PyTorch torch.atleast_1d-Funktion
PyTorch torch-Referenzhandbuch
torch.atleast_1dist eine Funktion in PyTorch, die verwendet wird, um Eingabe-Tensoren in mindestens 1 Dimension umzuwandeln. Wenn die Eingabe bereits mindestens 1-dimensional ist, gibt sie eine Ansicht des ursprünglichen Tensors zurück; andernfalls fügt sie eine neue Dimension hinzu.
Funktionsdefinition
torch.atleast_1d(*tensors)
Anwendungsbeispiel
Beispiel
import torch
# Skalar in 1-D-Tensor umgewandelt
x = torch.atleast_1d(5)
print("Nach Skalarkonvertierung:", x, "Form:", x.shape)
# Tensor bereits 1-D
x = torch.tensor([1, 2, 3])
y = torch.atleast_1d(x)
print("1-D-Tensor:", y, "Form:", y.shape)
# 2-D-Tensor bleibt unverändert
x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
y = torch.atleast_1d(x)
print("2-D-Tensor:", y, "Form:", y.shape)
# Mehrere Eingaben
a = 1
b = torch.tensor([2, 3])
c = torch.tensor([[4, 5]])
result = torch.atleast_1d(a, b, c)
for i, t in enumerate(result):
print(f"Eingabe {i} Form: {t.shape}")
# Skalar in 1-D-Tensor umgewandelt
x = torch.atleast_1d(5)
print("Nach Skalarkonvertierung:", x, "Form:", x.shape)
# Tensor bereits 1-D
x = torch.tensor([1, 2, 3])
y = torch.atleast_1d(x)
print("1-D-Tensor:", y, "Form:", y.shape)
# 2-D-Tensor bleibt unverändert
x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
y = torch.atleast_1d(x)
print("2-D-Tensor:", y, "Form:", y.shape)
# Mehrere Eingaben
a = 1
b = torch.tensor([2, 3])
c = torch.tensor([[4, 5]])
result = torch.atleast_1d(a, b, c)
for i, t in enumerate(result):
print(f"Eingabe {i} Form: {t.shape}")
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