如何将 Pytorch 张量从数学上的列向量转换为列矩阵？

Question

我正在使用 pytorch 中的张量。如何将列向量对应的张量转换为其转置对应的张量？

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 [4, 1] 且内容相同。

Answer 1

在PyTorch中很容易实现。您可以使用 view() 方法。

coef = coef.view(4, 1)
print(coef.size()) # now the shape will be [4, 1]

Answer 2

虽然通常使用 .view 当然是一个不错的选择，但为了完整起见，我想补充一点，还有 .unsqueeze() 方法可以在指定的索引处添加一个额外的维度（与删除统一维度的 .squeeze() 方法相反）：

>>> coef = coef.unsqueeze(-1) # add extra dimension at the end
>>> coef.shape
torch.Size([4, 1])

对于一般的换位，您可以使用 .t() 方法。

How to convert from a Pytroch Tensor from mathematically a column vector to a column matrix?