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关于python:pytorchnumpy的维度处理

jiezi

一、Numpy

1.1 维度替换

swapaxes。将数组 n 个维度中两个维度进行调换，不扭转原数组据，resize 能够扭转原数组的数据。

import numpy as np
a = np.random.randint(1,10,(3,4))
print(a.shape)      # out:(3,4)

a = a.swapaxes(0,1)
print(a.shape)      # out:(4,3)

1.2 减少维度

np.newaxis 和 np.expand_dims。只能增加 shape 为 1 的维度

import numpy as np
a = np.random.randint(1,10,(3,4))
print(a.shape)      # out:(3,4)


 
# 第一种形式：增加第 0 维
a1 = a[np.newaxis, :]
print(a1.shape)     # out:(1,3,4)
 
# 第二种形式：增加第 1 维
a2 = np.expand_dims(a, axis=1)
print(a2.shape)     # out:(3,1,4)

1.3 删除维度

np.squeeze。只能删除 shape 为 1 的维度

  1. axis 用于指定须要删除的维度，然而指定的维度必须为单维度，否则将会报错；
  2. axis 的取值可为None 或 int 或 tuple of ints, 可选。若 axis 为空，则删除所有单维度的条目；
import numpy as np
a = np.random.randint(1,10,(3,1,4))
print(a.shape)      # out:(3,4)

a = np.squeeze(a,axis = 1)   
# 或：a = a.squeeze(axis = 1)

print(a.shape)      # out:(3,4)

1.4 拉直

import numpy as np
a = np.random.randint(1,10,(3,1,4))
print(a.shape)      # out:(3,4)


a = a.flatten()
print(a.shape)      # out:(12,)

二、Pytorch

2.1 维度调整

view 和 reshape 性能是一样的，先展平所有元素再依照给定 shape 排列，然而最终的总数量必须放弃不变。

import torch
a = torch.rand(28,2,4,28)  # 四维张量
print(a.shape)                      # out：torch.Size([28, 2, 4, 28])

# 维度转换成一维，总大小不变
print(a.view(28,2*4,28).shape)      # out：torch.Size([28, 8, 28])

# -1 示意任意维度（pytorch 依据，前面的维度本人推导，如总维度是 28*2*4*28=6272，此时 - 1 代表的维度就是 6272 / 14 =448）print(a.view(-1,14).shape)          # out：torch.Size([448, 14])

2.2 维度替换

transpose 实现两个维度相互交换

import torch
a = torch.rand(4,3,17,32)  # 四维张量
# transpose 后须要接 contiguous 保证数据在内存的连续性
b = a.transpose(1,3).contiguous()
print(b.shape)      # out：torch.Size([4, 32, 17, 3])

permute 实现任意维度的替换

import torch
a = torch.rand(4,3,17,32) 
b = a.permute(0,3,1,2).contiguous() # 按各维度的索引进行排列
print(b.shape)  # out：torch.Size([4, 32, 17, 3])

2.3 减少维度

unsuqeeze。只能增加 shape 为 1 的维度

import torch
a = torch.rand(4,2,16,28)   # out：torch.Size([4, 2, 16, 28])
print(a.shape)

a1 = a.unsqueeze(0)         # 最后面减少一个维度
a2 = a.unsqueeze(1)         # 在第 1，2 个维度两头减少一个维度
a3 = a.unsqueeze(-1)        # 在最初面减少一个维度

print(a1.shape)             # out：torch.Size([1, 4, 2, 16, 28])
print(a2.shape)             # out：torch.Size([4, 1, 2, 16, 28])
print(a3.shape)             # out：torch.Size([4, 2, 16, 28, 1])



# 办法 2：a1 = a[None, ...]

2.4 删除维度

suqeeze。只能删数 shape 为 1 的维度

import torch
a = torch.rand(4,2,28,17,1,1)  # 四维张量
print(a.shape)              # out：torch.Size([4, 2, 28, 17, 1, 1])

a1 = a.squeeze()         # 删除所有维度为 1 的维度
a2 = a.squeeze(4)        # 删除指定地位维度为 1 的维度

print(a1.shape)             # out：torch.Size([4, 2, 28, 17])
print(a2.shape)             # out：torch.Size([4, 2, 28, 17, 1])

2.5 反复维度

repeat 就是将 每个地位的维度都反复至指定的次数 ，以造成新的 Tensor，性能与 expand 一样，然而 repeat 会从新申请内存空间，repeat() 参数示意各个维度指定的反复次数。

import torch
a = torch.Tensor(1, 3, 1, 1)
print(a.shape)

b = a.repeat(64, 1, 600, 800)   # 3 这里不想进行反复, 所以就相当于 "反复至 1 次"
print(b.shape)      # out：torch.Size([64, 3, 600, 800])
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