pytorch squeeze用法
时间: 2024-02-11 09:00:22 浏览: 24
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)
```
相关问题
pytorch squeeze(-1)
在PyTorch中,squeeze(-1)的作用是去除最后一个维度值为1的维度。具体来说,如果一个张量的最后一个维度的大小为1,那么使用squeeze(-1)会将该维度去除。如果最后一个维度的大小不为1,则squeeze(-1)不会对张量产生任何影响。\[2\]
举个例子,假设有一个张量x,它的维度为(3, 1),即有3行1列。使用squeeze(-1)操作后,该张量的维度会变为(3,),即只有一维,且大小为3。\[3\]
希望这个解答对你有帮助!
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Pytorch squeeze() unsqueeze() 用法](https://blog.csdn.net/weixin_43820352/article/details/125995034)[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^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
pytorch中的squeeze用法
在 PyTorch 中,squeeze() 函数可以用来去除维度为1的维度。squeeze() 函数的用法如下:
torch.squeeze(input, dim=None, *, out=None)
其中,input 表示要去除维度为1的维度的张量,dim 表示要去除的维度,如果不指定,则会去除所有维度为1的维度,out 表示输出张量。
示例:
```python
import torch
x = torch.randn(1, 3, 1, 4)
print(x.size()) # torch.Size([1, 3, 1, 4])
y = torch.squeeze(x)
print(y.size()) # torch.Size([3, 4])
z = torch.squeeze(x, dim=2)
print(z.size()) # torch.Size([1, 3, 4])
```
在上面的示例中,我们首先定义了一个大小为(1, 3, 1, 4)的张量 x,然后分别使用 squeeze() 函数去除维度为1的维度,得到了大小分别为(3, 4)和(1, 3, 4)的张量 y 和 z。