Метод dim
Метод dim возвращает количество измерений тензора. Например, для одномерного тензора будет возвращено 1, для двумерного - 2, а для скаляра - 0. Метод не принимает никаких параметров и возвращает целое число.
Синтаксис
tensor.dim()
Пример
Давайте создадим одномерный тензор и вызовем для него метод dim:
import torch
t = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5])
res = t.dim()
print(res)
Результат выполнения кода:
1
Тензор является одномерным, поэтому метод вернул значение 1.
Пример
Теперь создадим двумерный тензор и проверим его размерность:
import torch
t = torch.tensor([
[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
])
res = t.dim()
print(res)
Результат выполнения кода:
2
Метод вернул 2, так как тензор имеет два измерения (строки и столбцы).
Пример
Вызовем метод dim для скаляра (тензора с нулевой размерностью):
import torch
t = torch.tensor(42)
res = t.dim()
print(res)
Результат выполнения кода:
0
Для скаляра метод возвращает 0, что означает отсутствие измерений.
Пример
Метод dim часто используется в условных конструкциях для проверки размерности тензора перед операциями. Например, проверим размерность перед изменением формы:
import torch
t = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5])
if t.dim() == 1:
t = t.unsqueeze(0)
print(t.shape)
Результат выполнения кода:
torch.Size([1, 5])
В этом примере мы проверяем, является ли тензор одномерным, и если да, то добавляем измерение с помощью unsqueeze.
