squeeze(0)函数

在 PyTorch 中，squeeze(0) 函数用于删除张量中维度大小为 1 的维度。具体来说，如果张量的第一个维度大小为 1，则 squeeze(0) 函数将其删除，即将张量从形状为 (1, ...) 的张量转换为形状为 (...) 的张量。

例如，假设有一个形状为 (1, 3, 4, 1) 的张量 t，其中第一个维度大小为 1，可以使用 squeeze(0) 函数将其转换为形状为 (3, 4, 1) 的张量：

import torch

t = torch.randn(1, 3, 4, 1)
print(t.shape)  # 输出 (1, 3, 4, 1)

t = t.squeeze(0)
print(t.shape)  # 输出 (3, 4, 1)

注意，如果张量的第一个维度大小不为 1，则 squeeze(0) 函数不会对张量做出任何更改。

相关问题

squeeze函数

`squeeze()`函数是一个NumPy中的函数，用于从数组的形状中删除单维度条目。也就是说，如果数组的某个维度的长度为1，那么该维度可以被删除，这样数组的形状会发生变化。

`squeeze()`函数的语法如下：

numpy.squeeze(arr, axis=None)

其中，arr表示要进行操作的输入数组，axis是一个可选的参数，表示要删除的维度。如果未指定axis，则删除所有长度为1的维度。

例如，对于一个形状为(1,3,1)的数组，使用`squeeze()`函数可以将其转换为形状为(3,)的数组，代码如下：

import numpy as np

a = np.array([[[1], [2], [3]]])
b = np.squeeze(a)
print(b.shape) # 输出 (3,)

在这个例子中，输入数组a的形状为(1,3,1)，其中第一个维度长度为1，因此可以使用`squeeze()`函数将其删除，得到形状为(3,)的输出数组b。

matlab squeeze函数

Matlab中的`squeeze`函数用于删除数组中维度大小为1的维度，从而压缩数组的维度。它的语法如下：

B = squeeze(A)

其中，`A`是输入的数组，`B`是输出的数组。`B`将是一个与`A`相同的数组，但是将删除`A`中维度大小为1的维度。如果`A`中没有维度大小为1的维度，则`B`和`A`将是相同的。

以下是一个示例：

A = rand(2, 1, 3);  % 创建一个大小为2x1x3的数组
B = squeeze(A);     % 压缩数组的维度
size(B)             % 输出B的大小，应该是2x3

在上面的示例中，由于`A`中存在一个维度大小为1的维度（第二维），`squeeze`函数将删除这个维度，得到一个大小为2x3的数组`B`。