torch.sequeeze
时间: 2023-10-30 15:04:13 浏览: 34
torch.squeeze 是 PyTorch 中用来对张量进行维度压缩的函数。它可以删除张量中维度为 1 的维度,或者指定保留哪些维度。根据引用中的示例代码,我们可以看到以下用法:
1. 使用 a.squeeze(N):这种用法会删除第 N 维度中维度为 1 的维度。如果第 N 维度的维度不为 1,则保留该维度。例如,a_1 = a.squeeze(2) 将删除 a 张量中第 2 维度中的维度为 1 的维度,得到一个新的张量 a_1。
2. 使用 torch.squeeze(a,N):这种用法与上述用法一致,也是删除第 N 维度中维度为 1 的维度,不同的是该用法是使用 torch.squeeze 函数,而不是直接在张量上调用 squeeze 方法。
3. 使用 squeeze(a):这种用法会删除张量 a 中所有维度为 1 的维度。例如,a_4 = torch.squeeze(a) 将删除张量 a 中所有维度为 1 的维度,得到一个新的张量 a_4。
根据上述用法,我们可以灵活地对张量进行维度压缩,从而得到所需的维度结构。请注意,压缩后的张量维度会减少,因此需要根据具体的需求来选择相应的压缩方法。
相关问题
torch.randn torch.rand
torch.randn和torch.rand都是PyTorch中用于生成随机数的函数。
torch.randn函数用于生成服从标准正态分布(均值为0,标准差为1)的随机数。它的语法如下:
torch.randn(*size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) -> Tensor
其中,参数size表示生成随机数的维度大小,可以是一个整数或一个元组。out参数用于指定输出的张量,dtype参数用于指定输出的数据类型,layout参数用于指定张量的布局,device参数用于指定生成随机数的设备,requires_grad参数用于指定是否需要计算梯度。
torch.rand函数用于生成在区间[0, 1)上均匀分布的随机数。它的语法如下:
torch.rand(*size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) -> Tensor
参数和功能与torch.randn函数相似,只是生成的随机数服从均匀分布。
torch.cat和torch.concat和torch.concatenate
`torch.cat` 和 `torch.concat` 是相同的函数,用于将张量沿着指定的维度拼接。而 `torch.concatenate` 是 `torch.cat` 的别名,也可以用于相同的目的。
这些函数的使用方法如下:
```python
import torch
# 沿着第0个维度拼接两个张量
x = torch.randn(2, 3)
y = torch.randn(3, 3)
z = torch.cat([x, y], dim=0) # 或者 torch.concat([x, y], dim=0)
# 沿着第1个维度拼接两个张量
x = torch.randn(2, 3)
y = torch.randn(2, 2)
z = torch.cat([x, y], dim=1) # 或者 torch.concat([x, y], dim=1)
```
注意,`torch.cat` 和 `torch.concat` 都是用于拼接张量的函数,而 `torch.stack` 则是用于堆叠张量的函数。