pytorch squeeze()

`torch.squeeze()` 是 PyTorch 中的一个函数，用于减少维度。它会移除张量中维度大小为1的维度。假设张量的形状为 `(1, 2, 1, 3)`，使用 `squeeze()` 后，形状将变为 `(2, 3)`。如果在调用 `squeeze()` 时指定了一个维度参数，则只会移除指定维度大小为1的维度。例如，对于形状为 `(1, 2, 1, 3)` 的张量，可以使用 `squeeze(dim=2)` 来移除第2个维度大小为1的维度，结果将变为 `(1, 2, 3)`。

需要注意的是，`squeeze()` 并不会改变张量的内容，只是改变了其形状。如果希望在指定维度上进行减少维度操作并且改变张量的内容，可以使用 `unsqueeze()` 函数进行扩展维度或者使用其他相关函数进行操作。

相关问题

pytorch squeeze

PyTorch's `squeeze` function is used to remove dimensions of size 1 from a tensor. It returns a new tensor with the same data but with the specified dimensions removed. Here's an example:

import torch

# Create a tensor with shape (1, 3, 1, 4)
x = torch.randn(1, 3, 1, 4)
print("Before squeeze:", x.shape)

# Squeeze the tensor
y = torch.squeeze(x)
print("After squeeze:", y.shape)

Output:

Before squeeze: torch.Size([1, 3, 1, 4])
After squeeze: torch.Size([3, 4])

In the example above, the `squeeze` function removes the dimensions of size 1 from the tensor `x`, resulting in a new tensor `y` with shape `(3, 4)`.

pytorch squeeze用法

pytorch中的squeeze函数可以将维度为1的维度去掉，例如将shape为(1, 3, 1, 2)的张量通过squeeze(dim=0)操作后，变成了shape为(3, 1, 2)的张量。如果不指定dim参数，则默认去掉所有维度为1的维度。下面是一个示例代码：

import torch

x = torch.randn(1, 3, 1, 2)
print(x.shape)  # 输出 (1, 3, 1, 2)

y = torch.squeeze(x)
print(y.shape)  # 输出 (3, 2)

z = torch.squeeze(x, dim=0)
print(z.shape)  # 输出 (3, 1, 2)