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PyTorch Tensor 形状变化操作详解

news 2025/8/12 11:37:21

PyTorch Tensor 形状变化操作详解

在深度学习中，Tensor 的形状变换是非常常见的操作。PyTorch 提供了丰富的 API 来帮助我们调整 Tensor 的形状，以满足模型输入、计算或数据处理的需求。本文将详细介绍 PyTorch 中常见的 Tensor 形状变换操作，并通过示例代码进行说明。

1. 基础形状操作

1.1 `view` 和 `reshape`

功能：改变 Tensor 的形状而不改变其数据。
区别：
- view 要求新形状的总元素数与原形状一致，否则会报错。
- reshape 更灵活，如果无法直接改变形状，会尝试创建一个新的 Tensor。
示例：

tensor = torch.randn(2, 3, 4)  # 原形状为 (2, 3, 4)
reshaped_tensor = tensor.view(2, 12)  # 改变形状为 (2, 12)
print(reshaped_tensor.shape)  # 输出: torch.Size([2, 12])

1.2 `squeeze` 和 `unsqueeze`

功能：
- squeeze：移除大小为 1 的维度。
- unsqueeze：在指定位置插入大小为 1 的维度。
示例：

tensor = torch.randn(1, 3, 1, 4)  # 原形状为 (1, 3, 1, 4)
squeezed_tensor = tensor.squeeze()  # 移除所有大小为 1 的维度
print(squeezed_tensor.shape)  # 输出: torch.Size([3, 4])unsqueezed_tensor = squeezed_tensor.unsqueeze(0)  # 在第 0 维插入大小为 1 的维度
print(unsqueezed_tensor.shape)  # 输出: torch.Size([1, 3, 4])

2. 高级形状操作

2.1 `permute`

功能：重新排列 Tensor 的维度顺序。
示例：

tensor = torch.randn(2, 3, 4)  # 原形状为 (2, 3, 4)
permuted_tensor = tensor.permute(2, 0, 1)  # 调整为 (4, 2, 3)
print(permuted_tensor.shape)  # 输出: torch.Size([4, 2, 3])

2.2 `transpose`

功能：交换指定的两个维度。
示例：

tensor = torch.randn(3, 4)  # 原形状为 (3, 4)
transposed_tensor = tensor.transpose(0, 1)  # 交换第 0 和第 1 维度
print(transposed_tensor.shape)  # 输出: torch.Size([4, 3])

2.3 `flatten`

功能：将指定范围内的维度展平为一维。
示例：

tensor = torch.randn(2, 3, 4)  # 原形状为 (2, 3, 4)
flattened_tensor = tensor.flatten(start_dim=1)  # 展平从第 1 维开始
print(flattened_tensor.shape)  # 输出: torch.Size([2, 12])

2.4 `repeat`

功能：沿指定维度重复 Tensor。
示例：

tensor = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])  # 原形状为 (2, 2)
repeated_tensor = tensor.repeat(2, 3)  # 在第 0 维重复 2 次，在第 1 维重复 3 次
print(repeated_tensor.shape)  # 输出: torch.Size([4, 6])

2.5 `expand`

功能：在不复制数据的情况下扩展 Tensor 的形状（仅适用于大小为 1 的维度）。
示例：

tensor = torch.tensor([[1], [2], [3]])  # 原形状为 (3, 1)
expanded_tensor = tensor.expand(3, 4)  # 扩展为 (3, 4)
print(expanded_tensor)
# 输出:
# tensor([[1, 1, 1, 1],
#         [2, 2, 2, 2],
#         [3, 3, 3, 3]])

3. 数据提取与分散

3.1 `narrow`

功能：按指定维度和范围提取部分 Tensor。
示例：

tensor = torch.arange(10)  # 原形状为 (10,)
narrowed_tensor = tensor.narrow(0, 2, 4)  # 从第 0 维索引 2 开始提取长度为 4 的部分
print(narrowed_tensor)  # 输出: tensor([2, 3, 4, 5])

3.2 `gather`

功能：根据索引从指定维度收集元素。
示例：

tensor = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])  # 原形状为 (2, 2)
indices = torch.tensor([[0, 1], [1, 0]])  # 索引矩阵
gathered_tensor = torch.gather(tensor, 1, indices)  # 按列索引收集
print(gathered_tensor)
# 输出:
# tensor([[1, 2],
#         [4, 3]])

3.3 `scatter`

功能：根据索引将值分散到目标 Tensor 中。
示例：

tensor = torch.zeros(2, 3)  # 目标 Tensor，初始为零
indices = torch.tensor([[0, 1, 2], [2, 0, 1]])  # 索引矩阵
values = torch.tensor([[5, 6, 7], [8, 9, 10]])  # 值矩阵
scattered_tensor = tensor.scatter(1, indices, values)  # 按列分散赋值
print(scattered_tensor)
# 输出:
# tensor([[5., 6., 7.],
#         [0., 9., 8.]])

4. 对角操作

4.1 `diag`

功能：提取对角线元素或将一维 Tensor 转换为对角矩阵。
示例：

tensor = torch.tensor([1, 2, 3])  # 一维 Tensor
diag_tensor = torch.diag(tensor)  # 创建对角矩阵
print(diag_tensor)
# 输出:
# tensor([[1, 0, 0],
#         [0, 2, 0],
#         [0, 0, 3]])