在Pytorch中计算4D张量的一个特定维度的平均值

Question

我有一个PyTorch视频特征张量的形状[66,7,7,1024]，我需要把它转换成[1024,66,7,7]。如何重新排列张量形状？另外，如何执行跨dimension=1的平均值？i、 例如，在执行了尺寸为66的维的平均值之后，我需要张量为[1024,1,7,7]。你知道吗

我曾试图计算维度=1的平均值，但未能用平均值代替它。我无法想象一个四维张量，其中一维被它的平均值所取代。你知道吗

编辑： 我试过了火炬。平均（我的张量，dim=1）。但这给了我一个形状张量[1024，7，7]。四维张量正在转换成三维，但我希望它保持四维的形状[1024,1,7,7]。你知道吗

非常感谢。你知道吗

Answer 1

问题的第一部分已在评论部分得到答复。所以我们可以用tensor.transpose([3,0,1,2])把张量转换成[1024,66,7,7]形状。你知道吗

现在时间维度上的平均值可以由 torch.mean(my_tensor, dim=1) 这将给出形状为[1024,7,7]的三维张量。 为了得到一个[1024,1,7,7]形状的张量，我必须在维度=1中解压：

tensor = tensor.unsqueeze(1)