从张量列表从3个通道转换为1个通道Pytorch张量
说我有一个list张量，卷，我可以迭代：
for volume in range(len(volumes)):
print (volume.shape)
torch.Size([3, 512, 512, 222])
<class 'torch.Tensor'>
torch.Size([3, 512, 512, 185])
<class 'torch.Tensor'>
torch.Size([3, 512, 512, 271])
<class 'torch.Tensor'>
torch.Size([3, 512, 512, 261])
<class 'torch.Tensor'>
torch.Size([3, 512, 512, 215])
<class 'torch.Tensor'>
torch.Size([3, 512, 512, 284])
<class 'torch.Tensor'>
torch.Size([3, 512, 512, 191])
<class 'torch.Tensor'>
如何将频道从3更改为所有卷？
谢谢
Say I have a list of tensors, volumes, which I can iterate over:
for volume in range(len(volumes)):
print (volume.shape)
torch.Size([3, 512, 512, 222])
<class 'torch.Tensor'>
torch.Size([3, 512, 512, 185])
<class 'torch.Tensor'>
torch.Size([3, 512, 512, 271])
<class 'torch.Tensor'>
torch.Size([3, 512, 512, 261])
<class 'torch.Tensor'>
torch.Size([3, 512, 512, 215])
<class 'torch.Tensor'>
torch.Size([3, 512, 512, 284])
<class 'torch.Tensor'>
torch.Size([3, 512, 512, 191])
<class 'torch.Tensor'>
How can I change the channel from 3 to 1, for all volumes?
Thanks
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评论（2）
如果要删除前两个频道，则只能保留最后一个
dim = -1iedim = 2：如果您想在此过程中挤压单例尺寸，然后做：
If you are looking to remove the first two channels, then you should only keep the last one
dim=-1i.e.dim=2:If you want to squeeze the singleton dimensions in the process then do:
如果您只想保留每个卷的第一个频道，则可以创建一个这样的新列表：
If you like just to keep the first channel for each volume, you can create a new list like that: