numpy和tensor增加或删除一个维度

numpy

1.增加维度

import numpy as np
a = np.ones((3,4))
print(a.shape)

输出a的形状：(3,4)

现在变量a为二维数组，在图形计算中有时需要将图像处理成(length, width, channel)的形式，我们需要将a处理成三维，第三维的形状为1，方式如下：

b = np.expand_dims(a, 2)
print(b.shape)

输出的形状为：(3,4,1)

2.压缩维度

如果我们想要将b再变回二维，需要用到如下方法:

c = np.squeeze(b)
print(c.shape)

输出的形状为：(3,4)
我们也可以指定要压缩的维度

c = np.squeeze(b, axis=2)
print(c.shape)

输出为：(3，4)

Tensor

1.增加维度

import torch
a = torch.ones((3,4))
print(a.shape)

输出的形状为：torch.Size([3,4])
现在，我们要让它增加一个维度，变成[1,3,4]

b = torch.unsqueeze(a, 0)
print(b.shape)

输出结果为：torch.Size([1,3,4])
现在我们要把它再压缩到三维：

c = torch.squeeze(b, 0)
print(c.shape)

输出结果为：torch.Size([3,4]) 。¹