Deep Learning Academy · पाठ

Reshape, View, Squeeze और Unsqueeze

डेटा की प्रतिलिपि बनाए बिना आयाम बदलें

पाठ 2, कुल 4 में से13 चरण

Reshape, View, Squeeze और Unsqueeze, CoddyKit पर Deep Learning Academy का एक निःशुल्क पाठ है। यह 4 में से 2वाँ पाठ है। आप नीचे पूरा पाठ निःशुल्क पढ़ सकते हैं—फिर अंतर्निहित कोड संपादक और 24/7 एआई ट्यूटर के साथ ब्राउज़र में इसका व्यावहारिक अभ्यास कर सकते हैं। यह Deep Learning Academy सीखने के मार्ग का हिस्सा है और आपकी प्रगति वेब तथा CoddyKit ऐप पर सिंक होती रहती है। Deep Learning Academy पाठ्यक्रम में कुल 4 पाठ शामिल हैं।

वही डेटा, अलग आकार

अक्सर संख्याएँ सही होती हैं, लेकिन विन्यास गलत होता है। आकार बदलना भीतर के मान बदले बिना tensor के आयामों को पुनर्व्यवस्थित करता है।

reshape नया विन्यास चुनता है

अपनी इच्छित आयाम-संरचना के साथ reshape कॉल करें। तत्वों की कुल संख्या समान रहनी चाहिए।

x = torch.arange(6)
y = x.reshape(2, 3)
print(y.shape)  # torch.Size([2, 3])

एक आयाम का अनुमान लगाने के लिए -1 दें

किसी एक आयाम के लिए -1 दें और PyTorch कुल संख्या से उसका मान आपके लिए निकाल देगा। यह तब उपयोगी है जब बाकी आयाम ही पता हों।

x = torch.arange(6)
y = x.reshape(-1, 2)
print(y.shape)  # torch.Size([3, 2])

view वही मेमोरी साझा करता है

view बिना कॉपी किए आकार बदलता है, इसलिए तेज़ है। इसके लिए डेटा का मेमोरी में लगातार व्यवस्थित होना आवश्यक है।

x = torch.arange(6)
y = x.view(3, 2)
print(y.shape)  # torch.Size([3, 2])

reshape अधिक सुरक्षित डिफ़ॉल्ट है

संदेह होने पर reshape चुनें। यह गैर-लगातार tensors पर भी काम करता है और केवल आवश्यकता होने पर ही कॉपी बनाता है।

squeeze आकार-1 आयाम हटाता है

squeeze लंबाई 1 वाले हर आयाम को हटा देता है। यह (1, 5) जैसे आकारों को सरल (5) में बदल देता है।

x = torch.zeros(1, 5)
y = x.squeeze()
print(y.shape)  # torch.Size([5])

विशिष्ट आयाम पर squeeze करें

केवल उसी आयाम को हटाने के लिए squeeze को एक अनुक्रमणांक दें। जब अन्य आकार-1 आयामों को बनाए रखना हो, तब यह अधिक सुरक्षित है।

x = torch.zeros(1, 5, 1)
y = x.squeeze(0)
print(y.shape)  # torch.Size([5, 1])

unsqueeze एक आयाम जोड़ता है

unsqueeze आपके चुने हुए स्थान पर नया आकार-1 आयाम जोड़ता है। यह squeeze का ठीक उलटा है।

x = torch.tensor([1, 2, 3])
y = x.unsqueeze(0)
print(y.shape)  # torch.Size([1, 3])

बैच आयाम क्यों जोड़ें

मॉडल शुरुआत में एक बैच आयाम की अपेक्षा करते हैं। unsqueeze(0) एक नमूने को एक-नमूने वाले बैच में बदल देता है, ताकि मॉडल उसे स्वीकार कर सके।

sample = torch.randn(3)
batch = sample.unsqueeze(0)
print(batch.shape)  # torch.Size([1, 3])

एक पंक्ति में समतल करें

flatten हर आयाम को समेटकर एक लंबे सदिश में बदल देता है। अंतिम रैखिक परत से ठीक पहले इसका सामान्यतः उपयोग होता है।

x = torch.zeros(2, 3)
y = x.flatten()
print(y.shape)  # torch.Size([6])

तत्वों की संख्या कभी नहीं बदलती

आकार बदलने की हर तरकीब मानों की कुल संख्या समान रखती है। यदि संख्याएँ मेल न खाएँ, तो PyTorch आकार संबंधी त्रुटि देता है।

त्वरित जाँच

देखें कि क्या आप आकार में होने वाले बदलावों का अनुमान लगा सकते हैं।

इंटरैक्टिव पाठ में इसका उत्तर दें

पुनरावलोकन: reshape, view, squeeze और unsqueeze

अब आप tensors को किसी भी विन्यास में ढाल सकते हैं: लचीलेपन के लिए reshape, गति के लिए view, और आयाम हटाने या जोड़ने के लिए squeeze अथवा unsqueeze। 🔧

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अपने ब्राउज़र में वास्तविक कोड लिखें और चलाएँ, चौबीसों घंटे एआई शिक्षक से तुरंत सहायता पाएँ, और वेब या ऐप पर वहीं से शुरू करें जहाँ आपने छोड़ा था।

पाठ्यक्रम: 30
पाठ: 120

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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

क्या “Reshape, View, Squeeze और Unsqueeze” पाठ निःशुल्क है?

हाँ—“Reshape, View, Squeeze और Unsqueeze” का पूरा पाठ यहाँ वेब पर निःशुल्क पढ़ा जा सकता है। इंटरैक्टिव अभ्यास (अंतर्निहित कोड संपादक और 24/7 एआई ट्यूटर) करने और Deep Learning Academy पाठ्यक्रम का बाकी हिस्सा अनलॉक करने के लिए CoddyKit PRO लें। Deep Learning Academy पाठ्यक्रम में कुल 4 पाठ शामिल हैं।

“Reshape, View, Squeeze और Unsqueeze” में मैं क्या सीखूँगा?

डेटा की प्रतिलिपि बनाए बिना आयाम बदलें आप ब्राउज़र में सीधे चलाए जाने वाले व्यावहारिक कोड के साथ Deep Learning Academy का अभ्यास करते हैं, और पाठ पूरा करते समय 24/7 एआई ट्यूटर आपके प्रश्नों के उत्तर देता है।

क्या Deep Learning Academy शुरू करने के लिए मुझे किसी अनुभव की आवश्यकता है?

पहले के अनुभव की आवश्यकता नहीं है। CoddyKit पर Deep Learning Academy शुरुआती से लेकर उन्नत शिक्षार्थियों तक सभी के लिए व्यवस्थित किया गया है, इसलिए आप यहीं से या शुरुआत से सीखना शुरू कर सकते हैं और अपनी गति से आगे बढ़ सकते हैं। यह 4 में से 2वाँ पाठ है।

“Reshape, View, Squeeze और Unsqueeze” पाठ पूरा करने में कितना समय लगता है?

CoddyKit का अधिकांश पाठ लगभग 5–10 मिनट में पूरा हो जाता है। हर पाठ छोटा और संवादात्मक है, इसलिए आप लगातार प्रगति करते हैं और वेब या ऐप पर वहीं से सीखना जारी रख सकते हैं जहाँ आपने छोड़ा था।

क्या मैं इस Deep Learning Academy पाठ में कोड लिख और चला सकता हूँ?

हाँ। हर Deep Learning Academy पाठ में एक अंतर्निर्मित कोड संपादक शामिल है, जिससे आप सीधे अपने ब्राउज़र में वास्तविक कोड लिख और चला सकते हैं और तुरंत एआई प्रतिक्रिया पा सकते हैं—स्थानीय सेटअप की आवश्यकता नहीं है।

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