pytorch中squeeze
时间: 2023-10-16 08:31:01 浏览: 47
在 PyTorch 中,squeeze() 函数用于从张量中删除所有大小为1的维度。例如,如果我们有一个形状为 (1, 3, 1, 2) 的张量,它有三个维度,其中两个维度的大小为 1,可以使用 squeeze() 函数将其变为形状为 (3, 2) 的张量。
这个函数的使用方法如下:
```python
import torch
# 创建一个形状为 (1, 3, 1, 2) 的张量
x = torch.randn(1, 3, 1, 2)
print(x.shape) # 输出:torch.Size([1, 3, 1, 2])
# 使用 squeeze() 函数将其变为形状为 (3, 2) 的张量
y = x.squeeze()
print(y.shape) # 输出:torch.Size([3, 2])
```
需要注意的是,如果张量中有多个大小为1的维度,可以通过指定维度参数来指定要删除的维度。例如,如果我们想删除第二个维度,可以使用以下代码:
```python
y = x.squeeze(dim=1) # 删除第二个维度
print(y.shape) # 输出:torch.Size([1, 1, 2])
```
此时,第二个维度已经被删除了,张量的形状变为 (1, 1, 2)。
相关问题
pytorch 增squeeze
在PyTorch中,squeeze()方法用于对Tensor对象进行维度压缩,即去除维数为1的维度。可以通过以下方式使用squeeze()方法:
```python
import torch
x = torch.rand(3, 2, 1, 2, 1)
x = x.squeeze() # 去除所有维数为1的维度
print(x.size()) # 输出:torch.Size(\[3, 2, 2\])
```
在上述代码中,我们首先创建了一个大小为3×2×1×2×1的Tensor对象x。然后使用squeeze()方法去除了所有维数为1的维度,最终得到了一个大小为3×2×2的Tensor对象。需要注意的是,squeeze()方法并不改变存储的数据,只是去除了"多余"的维度信息。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Pytorch squeeze()的简单用法](https://blog.csdn.net/qq_40714949/article/details/112770987)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
pytorch中的squeeze用法
在 PyTorch 中,squeeze() 函数可以用来去除维度为1的维度。squeeze() 函数的用法如下:
torch.squeeze(input, dim=None, *, out=None)
其中,input 表示要去除维度为1的维度的张量,dim 表示要去除的维度,如果不指定,则会去除所有维度为1的维度,out 表示输出张量。
示例:
```python
import torch
x = torch.randn(1, 3, 1, 4)
print(x.size()) # torch.Size([1, 3, 1, 4])
y = torch.squeeze(x)
print(y.size()) # torch.Size([3, 4])
z = torch.squeeze(x, dim=2)
print(z.size()) # torch.Size([1, 3, 4])
```
在上面的示例中,我们首先定义了一个大小为(1, 3, 1, 4)的张量 x,然后分别使用 squeeze() 函数去除维度为1的维度,得到了大小分别为(3, 4)和(1, 3, 4)的张量 y 和 z。