torch.squeeze参数含义
时间: 2024-06-17 10:02:35 浏览: 187
torch.squeeze()函数是PyTorch中的一个函数,用于从张量中删除尺为1的维度。它的参数含义如下:
- input:输入的张量- dim:可选参数,指定要删除的维度。如果指定了dim,则只有在该维度上尺寸为1时才会被删除。如果不指定dim,则会删除所有尺寸为1的维度。
- out:可选参数,指定输出张量。
下面是一个示例演示torch.squeeze()函数的使用:
```python
import torch
# 创建一个尺寸为(1, 3, 1, 2)的张量
input = torch.randn(1, 3, 1, 2)
print("原始张量:", input.size())
# 使用torch.squeeze()函数删除尺寸为1的维度
output = torch.squeeze(input)
print("删除尺寸为1的维度后的张量:", output.size())
```
输出:
```
原始张量: torch.Size([1, 3, 1, 2])
删除尺寸为1的维度后的张量: torch.Size([3, 2])
```
相关问题
torch.squeeze及其参数
torch.squeeze() 是 PyTorch 中的一个函数,用于从张量中移除维度为 1 的维度。它的语法如下:
```
torch.squeeze(input, dim=None, out=None)
```
参数 `input` 是输入张量,参数 `dim` 是要移除的维度。如果 `dim` 为 `None`,则会移除所有维度为 1 的维度。参数 `out` 是可选的输出张量。
例如,如果有一个形状为 `(1, 2, 1, 3)` 的张量 `x`,想要移除维度 0 和 2 上的大小为 1 的维度,可以这样做:
```
x = torch.randn(1, 2, 1, 3)
y = torch.squeeze(x, dim=(0, 2))
```
这样,`y` 的形状就是 `(2, 3)`。
需要注意的是,`torch.squeeze()` 返回的张量与输入张量共享内存,因此如果对返回的张量进行修改,会同时修改原始的张量。如果需要避免这种情况,可以使用 `out` 参数来创建一个新的张量。
torch.squeeze
`torch.squeeze(input, dim=None, out=None)` 函数可以从张量中删除大小为 1 的维度。如果输入张量 `input` 在给定维度 `dim` 上的大小为 1,则该维度将被删除。如果未指定维度,则删除所有大小为 1 的维度。
参数:
- `input`:输入张量。
- `dim`:要删除的维度。可以是一个整数或一个元组。默认值为 `None`,表示删除所有大小为 1 的维度。
- `out`:输出张量。如果指定,则将结果存储在此张量中。
返回值:返回一个张量,该张量与输入张量 `input` 具有相同的数据,但删除了大小为 1 的维度。
示例:
```python
import torch
x = torch.randn(1, 3, 1, 2)
print(x.shape) # torch.Size([1, 3, 1, 2])
y = torch.squeeze(x)
print(y.shape) # torch.Size([3, 2])
z = torch.squeeze(x, dim=0)
print(z.shape) # torch.Size([3, 1, 2])
w = torch.squeeze(x, dim=2)
print(w.shape) # torch.Size([1, 3, 2])
```
在上面的示例中,`x` 是一个形状为 `(1, 3, 1, 2)` 的张量,其中第一个维度、第三个维度的大小都为 1。调用 `torch.squeeze(x)` 后,删除了所有大小为 1 的维度,因此得到一个形状为 `(3, 2)` 的张量 `y`。调用 `torch.squeeze(x, dim=0)`,只删除第一个维度,因此得到一个形状为 `(3, 1, 2)` 的张量 `z`。调用 `torch.squeeze(x, dim=2)`,只删除第三个维度,因此得到一个形状为 `(1, 3, 2)` 的张量 `w`。