torch.squeeze的用法

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 ]