torch.squeeze的用法

时间: 2023-12-21 17:05:25 浏览: 141
torch.squeeze函数是用来对输入的张量进行处理的。它的作用是移除张量中所有大小为1的维度，保留其他维度。函数的用法是torch.squeeze(input, dim=None, *, out=None)，其中input表示输入的张量，dim表示要移除的指定维度（如果维度大小为1则移除，否则保留）。如果不指定dim，则会移除所有大小为1的维度。 举个例子，假设我们有一个大小为[2, 1, 2, 1, 2]的张量x，我们可以使用torch.squeeze函数对它进行处理。如果我们不指定dim参数，即使用torch.squeeze(x)，那么所有大小为1的维度都会被移除，最终得到的张量y的大小为[2, 2, 2]。如果我们指定dim参数为0，即使用torch.squeeze(x, 0)，但是维度0的size不为1，所以维度0会被保留，最终得到的张量y的大小仍为[2, 1, 2, 1, 2]。如果我们指定dim参数为1，即使用torch.squeeze(x, 1)，维度1的size为1，所以维度1会被移除，最终得到的张量y的大小为[2, 2, 1, 2]。 总之，torch.squeeze函数可以根据指定的维度对输入的张量进行压缩，去除维度大小为1的部分，从而得到一个维度更小的张量。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [torch.squeeze用法](https://blog.csdn.net/weixin_42305201/article/details/124355611)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *2* [torch.squeeze 函数运用](https://blog.csdn.net/scar2016/article/details/122145351)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *3* [详解pytorch中squeeze()和unsqueeze()函数介绍](https://download.csdn.net/download/weixin_38629976/13707836)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] [ .reference_list ]
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在这里，我们使用了 unsqueeze(1) 将 alpha 转换为列向量，并且使用了 squeeze(1) 将 alpha 和 self.out_att 的第一维压缩掉，以便进行矩阵乘法运算。同时，由于输入通道是 Linear 类型，我们无法使用 .t() 将其转置...

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这个方法是用来处理门控权重的。它接收一个输出张量out和一个索引index作为输入。首先，将out张量切分为两部分，分别赋值给x_s和x_t。然后，将x_s和x_t在第二个维度上进行拼接，得到一个新的张量x_...

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import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset class LSTM(nn.Module): def __init__(self, inputDim, hiddenDim, layerNum, batchSize): super(LSTM, self).__init__() self.device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") self.inputDim = inputDim self.hiddenDim = hiddenDim self.layerNum = layerNum self.batchSize = batchSize self.lstm = nn.LSTM(inputDim, hiddenDim, layerNum, batch_first = True).to(self.device) self.fc = nn.Linear(hiddenDim, 1).to(self.device) def forward(self, inputData): h0 = torch.zeros(self.layerNum, inputData.size(0), self.hiddenDim, device = inputData.device) c0 = torch.zeros(self.layerNum, inputData.size(0), self.hiddenDim, device = inputData.device) out, hidden = self.lstm(inputData, (h0, c0)) out = self.fc(out[:, -1, :]) return out def SetCriterion(self, func): self.criterion = func def SetOptimizer(self, func): self.optimizer = func def SetLstmTrainData(self, inputData, labelData): data = TensorDataset(inputData.to(device), labelData.to(device)) self.dataloader = DataLoader(data, batch_size = self.batchSize, shuffle = True) def TrainLstmModule(self, epochNum, learnRate, statPeriod): for epoch in range(epochNum): for batch_x, batch_y in self.dataloader: self.optimizer.zero_grad() output = self.forward(batch_x) loss = self.criterion(output, batch_y) loss.backward() self.optimizer.step() if epoch % statPeriod == 0: print("Epoch[{}/{}], loss:{:.6f}".format(epoch + 1, epochNum, loss.item())) def GetLstmModuleTrainRst(self, verifyData): results = [] with torch.no_grad(): output = self.forward(verifyData) results = output.squeeze().tolist() # 将预测结果转换为 Python 列表 return results if __name__ == "__main__": inputDataNum = 100 timeStep = 5 inputDataDim = 10000 labelDataDim = 1 hiddenDataDim = 200 layerNum = 20 trainBatchSize = 100 epochNum = 1 learnRate = 0.01 statPeriod = 1 weightDecay = 0.001 device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model = LSTM(inputDataDim, hiddenDataDim, layerNum, trainBatchSize).to(device) model.SetCriterion(nn.MSELoss()) model.SetOptimizer(torch.optim.Adam(model.parameters(), lr = learnRate, weight_decay = weightDecay)) inputData = torch.randn(inputDataNum, timeStep, inputDataDim) labelData = torch.randn(inputDataNum, labelDataDim) verifyData = inputData model.SetLstmTrainData(inputData, labelData) model.TrainLstmModule(epochNum, learnRate, statPeriod) torch.save(model.state_dict(), "lstm_model.pth") model.load_state_dict(torch.load("lstm_model.pth")) model.GetLstmModuleTrainRst(verifyData)

它使用PyTorch库实现了一个LSTM类，其中包含了LSTM模型的定义、前向传播、损失函数和优化器的设置，以及训练和预测的方法。 在代码中，LSTM模型接受输入数据的维度、隐藏层维度、层数和批次大小作为参数进行初始化...

File C:\Data\Wilnanet\MultiWienerNet-main\MultiWienerNet-main\pytorch\models\wiener_model.py:106, in WienerDeconvolution3D.forward(self, y) 103 H_sum = torch.fft.fft2(self.psfs) 105 #print(H_sum.shape, Y.shape, self.Ks.shape) --> 106 X=(torch.conj(H_sum)Y) / (torch.square(torch.abs(H_sum))+100self.Ks)#, dtype=tf.complex64) 108 x=torch.real((torch.fft.ifftshift(torch.fft.ifft2(X), dim=(-2, -1)))) 111 return x RuntimeError: The size of tensor a (640) must match the size of tensor b (480) at non-singleton dimension 4

这个错误是由于张量 a（大小为 640）和张量 b（大小为 480）在第 4 个非单例维度上的大小不匹配而导致的。你需要检查 WienerDeconvolution...如果需要，你可以使用 .unsqueeze() 或 .squeeze() 方法来调整张量的大小。

class Conv1D(nn.Conv1d): #对由几个输入平面组成的输入信号应用1D卷积。 def __init__(self, *args, **kwargs): super(Conv1D, self).__init__(*args, **kwargs) def forward(self, x, squeeze=False): print(x.shape) # x: N x C x L if x.dim() not in [2, 3]: raise RuntimeError("{} accept 2/3D tensor as input".format( self.__name__)) x = super().forward(x if x.dim() == 3 else torch.unsqueeze(x, 1))#增加一个维度 print(x.shape) if squeeze: x = torch.squeeze(x) print(x.shape) return x

这是一个使用 PyTorch 实现的 1D 卷积神经网络的类定义。这个类继承自 nn.Conv1d。在 __init__ 方法中，它调用了父类的构造函数。在 forward 方法中，它首先检查输入的张量维度是否是 2 或 3，如果不是则抛出...

def forward(self, x, edge_index, edge_feat): x1, x2 = x x_init = torch.cat((x1, x2), dim=-1) src, trg = edge_index similarity1 = self.distance(x_init[src], x_init[trg]) abs_init = torch.abs(x_init[src] - x_init[trg]) x1 = self.handcrafted_node_embedding(x1) x2 = self.learned_node_embedding(x2) x = torch.cat((x1, x2), dim=-1) src, trg = edge_index similarity2 = self.distance(x[src], x[trg]) edge_feat_in = torch.cat((abs_init, similarity1[:, None], x[src], x[trg], torch.abs(x[src] - x[trg]), similarity2[:, None]), dim=-1) edge_init_features = self.learned_edge_embedding(edge_feat_in) edge_feat_mp = self.message_passing(x, edge_index, edge_init_features) pred = self.edge_classifier(edge_feat_mp).squeeze() return pred

9. 对初始边特征 edge_init_features 进行消息传递操作，使用 message_passing 方法。 10. 将消息传递后的边特征 edge_feat_mp 输入到边分类器 edge_classifier 中，得到预测结果 pred。 11. 返回预测...

class ConvTrans1D(nn.ConvTranspose1d): #使用了super函数调用父类的初始化方法，并将所有传入该类的参数都传递给了父类的初始化方法。 #这样，ConvTrans1D类就具有了nn.ConvTranspose1d类的所有属性和方法。 def __init__(self, *args, **kwargs): super(ConvTrans1D, self).__init__(*args, **kwargs) def forward(self, x, squeeze=False): #x: N x L or N x C x L if x.dim() not in [2, 3]: raise RuntimeError("{} accept 2/3D tensor as input".format( self.__name__)) x = super().forward(x if x.dim() == 3 else torch.unsqueeze(x, 1)) print(x.shape) if squeeze: x = torch.squeeze(x) print(x.shape) return x

这段代码是定义了一个ConvTrans1D类，并且重写了该类的forward方法。在forward方法中，首先判断输入x的维度是否为2...最后，如果需要将输出结果x进行压缩，则使用torch.squeeze函数将其压缩为2维。最终返回输出结果x。

sample_idx = torch.randint(len(training_data), size=(1,)).item() img, label = training_data[sample_idx] figure.add_subplot(rows, cols, i) plt.title(labels_map[label]) plt.axis("off") plt.imshow(img.squeeze(), cmap="gray")

然后，设置该子图的标题为该样本的标签，将坐标轴关闭，并使用 imshow() 方法将该样本的图像显示出来。最后，将 img 转换为灰度图像，并使用 cmap 参数设置颜色映射。 这段代码通常用于可视化数据集中的样本...

def forward(self, x): ''' Given input of size (batch_size x input_dim), compute output of the network ''' return self.net(x).squeeze(1) def cal_loss(self, pred, target): ''' Calculate loss ''' # TODO: you may implement L1/L2 regularization here eps = 1e-6 l2_reg = 0 alpha = 0.0001 #这段代码是l2正则，但是实际操作l2正则效果不好，大家也也可以调，把下面这段代码取消注释就行 # for name, w in self.net.named_parameters(): # if 'weight' in name: # l2_reg += alpha * torch.norm(w, p = 2).to(device) return torch.sqrt(self.criterion(pred, target) + eps) + l2_reg #lr_reg=0, 上面这段代码用的是均方根误差torch.sqrt()，均方根误差和kaggle评测指标一致，而且训练模型也更平稳

这段代码是定义了一个前向传播函数（forward）和计算损失函数（cal_loss）的方法。 在前向传播函数中，输入x经过self.net神经网络的计算得到输出，然后通过squeeze(1)操作将输出的维度从(batch_size, 1)压缩为...

def forward_Boosting(self, x, weight_mat=None): out = self.gru_features(x) fea = out[0] if self.use_bottleneck: fea_bottleneck = self.bottleneck(fea[:, -1, :]) fc_out = self.fc(fea_bottleneck).squeeze() else: fc_out = self.fc_out(fea[:, -1, :]).squeeze() out_list_all = out[1] out_list_s, out_list_t = self.get_features(out_list_all) loss_transfer = torch.zeros((1,)).cuda() if weight_mat is None: weight = (1.0 / self.len_seq * torch.ones(self.num_layers, self.len_seq)).cuda() else: weight = weight_mat dist_mat = torch.zeros(self.num_layers, self.len_seq).cuda() for i in range(len(out_list_s)): criterion_transder = TransferLoss( loss_type=self.trans_loss, input_dim=out_list_s[i].shape[2]) for j in range(self.len_seq): loss_trans = criterion_transder.compute( out_list_s[i][:, j, :], out_list_t[i][:, j, :]) loss_transfer = loss_transfer + weight[i, j] * loss_trans dist_mat[i, j] = loss_trans return fc_out, loss_transfer, dist_mat, weight

如果weight_mat为None，则初始化权重为(1.0 / self.len_seq) * torch.ones(self.num_layers, self.len_seq)，表示每个时间步的权重都相同。否则，使用传入的weight_mat作为权重值。 接下来，初始化大小为...

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