squeeze(): 維度壓縮，去掉維數(shù)為1的的維度

torch.squeeze(input, dim=None, out=None)
將輸入張量形狀中的1 去除并返回。 如果輸入是形如(2×1×2×1×2×1×2)，那么輸出形狀就為： (2×2×2×2)。
a.squeeze(N)就是去掉a中指定的維數(shù)為一的維度。還有一種形式就是b=torch.squeeze(a，N) a中去掉指定的定的維數(shù)為一的維度。

參數(shù):
input (Tensor) – 輸入張量
dim (int, optional) – 如果給定，則input只會在給定維度擠壓
out (Tensor, optional) – 輸出張量

a = torch.zeros(3,1,2,1,2) a.size() # torch.Size([3, 1, 2, 1, 2]) y = torch.squeeze(a) y.size() # torch.Size([3, 2, 2]) y = torch.squeeze(a, 0) y.size() # torch.Size([3, 1, 2, 1, 2]) y = torch.squeeze(a, 1) y.size() # torch.Size([3, 2, 1, 2]) y = a.squeeze(1) y.size() # torch.Size([3, 2, 1, 2])

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unsqueeze():擴充數(shù)據(jù)維度，在指定位置N加上維數(shù)為1的維度

torch.unsqueeze(input, dim, out=None)
返回一個新的張量，對輸入的指定位置插入維度 1。
注意：如果dim為負，則將會被轉(zhuǎn)化dim+input.dim()+1

參數(shù):
tensor (Tensor) – 輸入張量
dim (int) – 插入維度的索引
out (Tensor, optional) – 結(jié)果張量

x = torch.Tensor([1, 2, 3, 4]) x.size() # torch.Size([4]) y = torch.unsqueeze(x, 0) y.size() # torch.Size([1, 4]) y = torch.unsqueeze(x, 1) y.size() # torch.Size([4, 1]) y = x.unsqueeze(1) y.size() # torch.Size([4, 1])

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Pytorch：squeeze()和unsqueeze()函数的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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