python torch.squeeze
时间: 2023-12-21 21:04:52 浏览: 24
`torch.squeeze()` 是 PyTorch 中的一个函数,用于去除张量(tensor)中维度为 1 的维度。它的作用是将形状为 (1, N) 或 (N, 1) 的张量转换为形状为 (N,) 的张量,即去除维度为 1 的维度。
例如,假设有一个形状为 (1, 3) 的张量 t:
```
tensor([[1, 2, 3]])
```
使用 `torch.squeeze(t)` 可以将其转换为形状为 (3,) 的张量:
```
tensor([1, 2, 3])
```
在调用 `torch.squeeze()` 函数时,你也可以指定要去除的维度。例如,如果张量 t 的形状为 (1, 3, 1):
```
tensor([[[1], [2], [3]]])
```
你可以使用 `torch.squeeze(t, dim=0)` 或 `t.squeeze(dim=0)` 来去除第一个维度,得到形状为 (3, 1) 的张量:
```
tensor([[1], [2], [3]])
```
总结起来,`torch.squeeze()` 函数的作用是压缩张量的维度,删除大小为 1 的维度。
相关问题
torch.squeeze
torch.squeeze函数可以用于删除张量中维度为1的维度,即对于张量中shape中为1的维度,将其删除。其函数定义如下:
```python
torch.squeeze(input, dim=None, out=None)
```
其中,input表示输入的张量,dim表示要删除的维度,如果不指定则删除所有为1的维度,out表示输出的张量。
举个例子,假设有一个shape为(1, 3, 1, 2)的张量,其中第1个维度和第3个维度的大小为1,我们可以使用squeeze函数来删除这两个维度,代码如下:
```python
import torch
x = torch.randn(1, 3, 1, 2)
y = torch.squeeze(x, dim=(0, 2))
print(x.shape) # torch.Size([1, 3, 1, 2])
print(y.shape) # torch.Size([3, 2])
```
可以看出,使用squeeze函数后,输出的张量y的shape为(3,2),即删除了原张量中的两个大小为1的维度。
torch.squeeze函数
torch.squeeze函数是一个PyTorch中的函数,它的作用是从张量中移除维度为1的维度。它的语法如下:
```python
torch.squeeze(input, dim=None, out=None)
```
其中,参数input是要进行操作的张量,dim是要移除的维度的索引号,如果不指定,则移除所有维度为1的维度,out是输出张量,如果不指定,则返回一个新的张量。
示例代码:
```python
import torch
# 创建一个形状为[1, 3, 1, 2]的张量
x = torch.randn(1, 3, 1, 2)
# 移除所有维度为1的维度
y = torch.squeeze(x)
print("x的形状:", x.shape)
print("y的形状:", y.shape)
```
输出结果:
```
x的形状: torch.Size([1, 3, 1, 2])
y的形状: torch.Size([3, 2])
```
可以看到,原来形状为[1, 3, 1, 2]的张量经过squeeze函数后,形状变为了[3, 2]。