squeeze的作用就是對tensor變量進行維度壓縮，去除維數為1的的維度。
☆例如，一個3×2×1×2×1的tensor，squeeze()之后便成了3×2×2。存儲的數據并沒有發生變化，但是去除了“多余”的維度信息：

import torchx = torch.rand(3, 2, 1, 2, 1) print(x.size()) x = x.squeeze() print(x.size())

輸出：

torch.Size([3, 2, 1, 2, 1]) torch.Size([3, 2, 2])

☆如果原tensor沒有維度為1，則不會進行任何操作：

import torchx = torch.rand(2, 2) print(x) x = x.squeeze() print(x)

輸出：

tensor([[0.6088, 0.5360],[0.4375, 0.0350]]) tensor([[0.6088, 0.5360],[0.4375, 0.0350]])

☆此外，也可以指定嘗試將哪一個維度進行壓縮。如果被指定的維度其維數為1，則壓縮，反之不對該維度操作：

import torchx = torch.rand(3, 2, 1, 2, 1) print(x.size()) x = x.squeeze(0) print(x.size()) x = x.squeeze(2) print(x.size())

輸出：

torch.Size([3, 2, 1, 2, 1]) torch.Size([3, 2, 1, 2, 1]) torch.Size([3, 2, 2, 1])

☆torch中的squeeze方法與上面提到的Tensor對象中的方法作用相同，語法有細微區別：

import torch x = torch.rand(3, 2, 1, 2, 1) x = torch.squeeze(x) # 同x.squeeze() print(x.size()) x = torch.squeeze(x, 2) # 同x.squeeze(2) print(x.size())

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Pytorch squeeze()的简单用法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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