Numpy , Tensor , Variable 增刪一個值為1的維度
阿新 • • 發佈:2018-12-24
1.Numpy.array
- 給 2-d Array(H, W) 增加一個值為 1 的維度成為 3-d Array(H, W, 1):
彩色影象 在 numpy
中以 (H, W, C) 形狀(channel-last
)的 3-d Array
儲存; 而 灰度影象 則以 (H, W) 形狀的 2-d Array
儲存, 經常需要為其增加一個值為 1
的維度, 成為 3-d Array(H, W, 1)
。
import numpy as np in: a = np.ones((3,3)) print(a.shape) b1 = np.expand_dims(a,2) print(b1.shape) out: (2, 2) (2, 2, 1) note: b2 = np.expand_dims(a, 0) # (1, 2, 2) b3 = np.expand_dims(a, 1) # (2, 2, 1)
- 刪去n-d Array 中值為1 的維度
在顯示、儲存影象矩陣時,往往需要刪去值為1
的維度:
in:
a = np.ones((2,2,1))
print(a.shape)
b = np.squeeze(a)
print(b.shape)
out:
(2, 2, 1)
(2, 2)
2.torch.Tensor
- 給 2-d Tensor(H, W) 增加一個值為 1 的維度成為 3-d Tensor(1, H, W):
彩色影象 在 Pytorch
中以 (C, H, W) 形狀(channel-first
)的 3-d tensor
2-d tensor
儲存, 經常需要為其增加一個值為 1
的維度, 成為 3-d tensor (H, W, 1)
。
in:
import torch as t
a = np.ones((2,2))
a = t.Tensor(a)
print(a.shape)
b = t.unsqueeze(a, 0)
print(b.shape)
out:
torch.Size([2, 2])
torch.Size([1, 2, 2])
- 刪去n-d Array 中值為1 的維度
in: import torch as t a = np.ones((2,2,1)) a = t.Tensor(a) print(a.shape) b = t.squeeze(a) print(b.shape) out: torch.Size([2, 2, 1]) torch.Size([2, 2])
3.torch.Variable
在 Pytorch
中為支援自動求導, Tenosr
被封裝成 Variable
。 Variable
增刪維度使用的函式與 Tensor
一致。