从数学上讲，如何将Pytroch张量向量转换成列矩阵？
从数学上讲，如何将Pytroch张量向量转换成列矩阵？
提问于 2018-04-16 00:04:31
我在和火把的张量一起工作。如何将对应于列向量的张量转换为对应于其转置的张量？
import numpy as np
coef = torch.from_numpy(np.arange(1.0, 5.0)).float()
print(coef)
print(coef.size())目前，coef的大小是[4]，但我希望它是具有相同内容的[4, 1]。
回答 2
Stack Overflow用户
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发布于 2018-04-16 06:55:19
它很容易在PyTorch中实现。您可以使用view()方法。
coef = coef.view(4, 1)
print(coef.size()) # now the shape will be [4, 1]Stack Overflow用户
发布于 2018-04-16 13:32:03
虽然总的来说，使用.view肯定是一个很好的选择，但为了完整性起见，我想补充的是，还有一个.unsqueeze()方法，它在指定的索引处添加一个额外的维度(与删除单位维的.squeeze()方法相反)：
>>> coef = coef.unsqueeze(-1) # add extra dimension at the end
>>> coef.shape
torch.Size([4, 1])一般情况下，您可以使用.t()方法。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/49847984
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