.squeeze(-1)和.squeeze(0)
时间: 2023-10-16 08:03:50 浏览: 70
`.squeeze(-1)` 和 `.squeeze(0)` 是 PyTorch 中的两个函数,用于压缩张量中尺寸为1的维度。
`.squeeze(-1)` 用于压缩张量中最后一个维度尺寸为1的维度,而 `.squeeze(0)` 用于压缩张量中第一个维度尺寸为1的维度。
以下是它们的示例代码:
```python
import torch
tensor = torch.randn(1, 3, 1)
print(tensor.shape) # 输出: (1, 3, 1)
squeezed_tensor_1 = tensor.squeeze(-1)
squeezed_tensor_2 = tensor.squeeze(0)
print(squeezed_tensor_1.shape) # 输出: (1, 3)
print(squeezed_tensor_2.shape) # 输出: (3,1)
```
在这个例子中,我们首先创建了一个形状为 `(1, 3, 1)` 的张量 `tensor`。然后,我们使用 `.squeeze(-1)` 将张量中尺寸为1的最后一个维度压缩,并使用 `.squeeze(0)` 将张量中尺寸为1的第一个维度压缩。最后,我们打印出压缩后的张量 `squeezed_tensor_1` 和 `squeezed_tensor_2` 的形状,验证它们的相应维度已被压缩。
相关问题
.squeeze(-1)
`.squeeze(-1)` 是 PyTorch 中的一个函数,用于压缩张量中尺寸为1的维度。通过指定维度索引 `-1`,`.squeeze(-1)` 将会压缩张量中最后一个维度尺寸为1的维度。
以下是使用 `.squeeze(-1)` 的示例代码:
```python
import torch
tensor = torch.randn(3, 4, 1)
print(tensor.shape) # 输出: (3, 4, 1)
squeezed_tensor = tensor.squeeze(-1)
print(squeezed_tensor.shape) # 输出: (3, 4)
```
在这个例子中,我们首先创建了一个形状为 `(3, 4, 1)` 的张量 `tensor`。然后,我们使用 `.squeeze(-1)` 将张量中尺寸为1的最后一个维度压缩。最后,我们打印出压缩后的张量 `squeezed_tensor` 的形状,验证它的最后一个维度已经被压缩了。
python如何将[[-0.00500227 -0.00242426 -0.00087465 0.00584441 -0.00371937 -0.00455185]]降维成[-0.00500227 -0.00242426 -0.00087465 0.00584441 -0.00371937 -0.00455185]
可以使用numpy中的squeeze函数来实现。示例如下:
```python
import numpy as np
arr = np.array([[-0.00500227, -0.00242426, -0.00087465, 0.00584441, -0.00371937, -0.00455185]])
result = np.squeeze(arr)
print(result)
```
输出结果为:
```
[-0.00500227 -0.00242426 -0.00087465 0.00584441 -0.00371937 -0.00455185]
```
经过squeeze函数处理,原本的二维数组被降维成了一维数组。