Например, у меня есть 1D-вектор с размерностью (5). Я хотел бы переделать его в 2D-матрицу (1,5).
Вот как я это делаю с numpy
>>> import numpy as np
>>> a = np.array([1,2,3,4,5])
>>> a.shape
(5,)
>>> a = np.reshape(a, (1,5))
>>> a.shape
(1, 5)
>>> a
array([[1, 2, 3, 4, 5]])
>>>
Но как я могу это сделать с Pytorch Tensor (и Variable). Я не хочу переключиться обратно на numpy и снова переключиться на переменную Torch, потому что это будет информация о возврате информации о потерях.
Вот что я имею в Pytorch
>>> import torch
>>> from torch.autograd import Variable
>>> a = torch.Tensor([1,2,3,4,5])
>>> a
1
2
3
4
5
[torch.FloatTensor of size 5]
>>> a.size()
(5L,)
>>> a_var = variable(a)
>>> a_var = Variable(a)
>>> a_var.size()
(5L,)
.....do some calculation in forward function
>>> a_var.size()
(5L,)
Теперь я хочу, чтобы размер был (1, 5). Как изменить размер или изменить размер тензора pytorch в Variable без информации о градиенте потерь. (потому что я буду переходить в другую модель раньше)