如何在PyTorch中将张量大小从[a，b]转换为[a，b，k]

在PyTorch中，如果你想将一个形状为[a, b]的张量扩展为[a, b, k]的形状，你可以使用unsqueeze方法或者expand方法。这两种方法都可以用来增加张量的维度，但是它们之间有一些区别：

1. unsqueeze：这个方法会返回一个新的张量，其形状在指定的维度上增加了一个大小为1的维度。原始张量不会被改变。
2. expand：这个方法会返回一个新的张量，它会沿着指定的维度复制元素来扩展形状。原始张量不会被改变。

下面是两种方法的示例代码：

使用unsqueeze方法：

import torch

# 创建一个形状为[a, b]的张量
tensor = torch.randn(a, b)

# 使用unsqueeze方法在第2个维度上增加一个维度
expanded_tensor = tensor.unsqueeze(2)

# 打印新张量的形状
print(expanded_tensor.shape)  # 输出: torch.Size([a, b, 1])

为了将形状变为[a, b, k]，你需要将k个这样的张量堆叠起来：

# 假设k是一个已知的整数
k = 10

# 创建k个相同的张量并堆叠
expanded_tensor = torch.stack([tensor.unsqueeze(2)] * k, dim=2)

# 打印新张量的形状
print(expanded_tensor.shape)  # 输出: torch.Size([a, b, k])

使用expand方法：

import torch

# 创建一个形状为[a, b]的张量
tensor = torch.randn(a, b)

# 使用expand方法在第2个维度上扩展形状
expanded_tensor = tensor.expand(a, b, k)

# 打印新张量的形状
print(expanded_tensor.shape)  # 输出: torch.Size([a, b, k])

注意：expand方法要求原始张量在扩展的维度上具有广播兼容性，即除了被扩展的维度外，其他维度的大小必须为1或者与新形状中的对应维度大小相同。

参考链接：

• PyTorch unsqueeze 文档: https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Tensor.unsqueeze.html
• PyTorch expand 文档: https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Tensor.expand.html

在实际应用中，选择哪种方法取决于你的具体需求。如果你需要在不同的维度上进行复杂的形状变换，可能需要结合使用多种方法。