.unsqueeze
时间: 2023-10-16 08:01:08 浏览: 48
unsqueeze()是一个PyTorch中的方法,用于在指定位置增加一个维度。在给定的例子中,input是一个形状为(6,)的张量。通过使用input.unsqueeze(0),在0维处增加了一个维度,结果是一个形状为(1, 6)的张量。同样地,使用input.unsqueeze(1)在1维处增加了一个维度,结果是一个形状为(6, 1)的张量。[1][2]
相反,squeeze()方法用于压缩维度。它会删除张量中大小为1的维度。例如,如果input的形状是(A×1×B×C×1×D),那么squeeze()的结果将是形状为(A×B×C×D)的张量。当给定dim参数时,只会在指定的维度上进行压缩操作,前提是该维度的大小必须为1。例如,squeeze(input, dim=1)将压缩第1维度,结果将是形状为(A×B)的张量。[3]
所以,根据你的问题,unsqueeze()方法是用于增加维度,而squeeze()方法是用于压缩维度。
相关问题
embendding.unsqueeze
`embedding.unsqueeze` 是一个 PyTorch 中的函数,用于在指定的维度上增加一个维度。它可以用来将一个维度为 (D,) 或者 (N, D) 的张量转换为维度为 (1, D) 或者 (N, 1, D) 的张量。该函数的作用是为了保持张量的维度一致性,以便进行后续的计算或者操作。
具体而言,`embedding.unsqueeze(dim)` 会在指定的 `dim` 维度上增加一个维度。这个操作会在张量的形状上增加一个 1。
举个例子,假设我们有一个形状为 (D,) 的张量 `embedding`,我们可以使用 `embedding.unsqueeze(0)` 将其转换为形状为 (1, D) 的张量。同样地,如果我们有一个形状为 (N, D) 的张量 `embeddings`,我们可以使用 `embeddings.unsqueeze(1)` 将其转换为形状为 (N, 1, D) 的张量。
这个操作在很多深度学习任务中都很常见,例如在卷积神经网络中对输入数据进行批处理时,可能需要在适当的位置增加一个批处理维度。
np.unsqueeze
`np.unsqueeze` 是一个 NumPy 函数,用于在指定的轴上增加一个维度。它的作用是将数组的维度扩展到更高的维度。
例如,如果有一个形状为 (3,) 的一维数组,使用 `np.unsqueeze` 可以在指定的轴上增加一个维度,从而将其转换为形状为 (3, 1) 的二维数组。
示例代码如下:
```python
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3])
expanded_arr = np.unsqueeze(arr, axis=1)
print(expanded_arr.shape) # 输出 (3, 1)
print(expanded_arr)
```
输出结果为:
```
(3, 1)
[[1]
[2]
[3]]
```
这样,通过使用 `np.unsqueeze` 函数,我们可以在指定的轴上增加一个维度,从而改变数组的形状。
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