如何将 3 维张量减少到 2 维 - pytorch

Question

我的 CNN 模型遇到错误

The size of tensor a (4) must match the size of tensor b (512) at non-singleton dimension 1

并尝试将我的输入尺寸减少到合适的尺寸。我怎样才能将

torch.Size([512, 4, 1000])

这个 3d 矩阵减少到 2d

torch.Size([512, 1])

？

Answer 1

将

[512, 4, 1000]

减少为

[512, 1]

会导致大量数据丢失，因为维度

2

和

3 (4 \* 1000 = 4000)

的乘积无法在不丢失数据的情况下压缩为

1

。

只要你知道自己在做什么，尽管你可以做这样的事情：

input_tensor = torch.randn(512, 4, 1000)  # your tensor
output_tensor = input_tensor.mean(dim=[1,2], keepdim=True)
print(output_tensor.shape)  # should output torch.Size([512, 1])

但是如果您想保留数据，最好这样做：

input_tensor = torch.randn(512, 4, 1000)  # your tensor
output_tensor = input_tensor.view(512, -1)
print(output_tensor.shape)  # should output torch.Size([512, 4000])

注意：您可能已经知道这一点，但以防万一；

-1

充当 PyTorch 将填充的占位符，以保持张量中元素总数的正确