x = x.squeeze(-1)为什么维度没有变化
时间: 2024-05-28 12:10:03 浏览: 13
当调用 x.squeeze(-1) 时,它会尝试将张量 x 中维度为 1 的维度压缩掉。如果维度为 1 的维度不存在,则不会有任何影响。如果维度为 1 的维度存在,则会被压缩掉,即从张量中删除。由于压缩的维度是 -1,表示最后一个维度,因此在维度被压缩后,张量的形状可能会发生变化。但是,如果在调用函数时,张量的最后一个维度不是维度为 1 的维度,则不会发生任何变化,这时调用 x.squeeze(-1) 就相当于没有做任何操作。因此,如果你的张量最后一个维度不是维度为 1 的维度,调用 x.squeeze(-1) 就不会改变张量的形状。
相关问题
更改import torch import torchvision.models as models import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class eca_Resnet50(nn.Module): def init(self): super().init() self.model = models.resnet50(pretrained=True) self.model.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1,1)) self.model.fc = nn.Linear(2048, 1000) self.eca = ECA_Module(2048, 8) def forward(self, x): x = self.model.conv1(x) x = self.model.bn1(x) x = self.model.relu(x) x = self.model.maxpool(x) x = self.model.layer1(x) x = self.model.layer2(x) x = self.model.layer3(x) x = self.model.layer4(x) x = self.eca(x) x = self.model.avgpool(x) x = torch.flatten(x, 1) x = self.model.fc(x) return x class ECA_Module(nn.Module): def init(self, channel, k_size=3): super(ECA_Module, self).init() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.conv = nn.Conv1d(1, 1, kernel_size=k_size, padding=(k_size - 1) // 2, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): b, c, _, _ = x.size() y = self.avg_pool(x) y = self.conv(y.squeeze(-1).transpose(-1,-2)).transpose(-1,-2).unsqueeze(-1) y = self.sigmoid(y) return x * y.expand_as(x) class ImageDenoising(nn.Module): def init(self): super().init() self.model = eca_Resnet50() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.conv2 = nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.conv3 = nn.Conv2d(64, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = F.relu(x) x = self.conv2(x) x = F.relu(x) x = self.conv3(x) x = F.relu(x) return x,使最后输出为[16,1,50,50,]。
更改后的代码如下:
```
import torch
import torchvision.models as models
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class eca_Resnet50(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.model = models.resnet50(pretrained=True)
self.model.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1,1))
self.model.fc = nn.Linear(2048, 1000)
self.eca = ECA_Module(2048, 8)
def forward(self, x):
x = self.model.conv1(x)
x = self.model.bn1(x)
x = self.model.relu(x)
x = self.model.maxpool(x)
x = self.model.layer1(x)
x = self.model.layer2(x)
x = self.model.layer3(x)
x = self.model.layer4(x)
x = self.eca(x)
x = self.model.avgpool(x)
x = torch.flatten(x, 1)
x = self.model.fc(x)
return x
class ECA_Module(nn.Module):
def __init__(self, channel, k_size=3):
super().__init__()
self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
self.conv = nn.Conv1d(1, 1, kernel_size=k_size, padding=(k_size - 1) // 2, bias=False)
self.sigmoid = nn.Sigmoid()
def forward(self, x):
b, c, _, _ = x.size()
y = self.avg_pool(x)
y = self.conv(y.squeeze(-1).transpose(-1,-2)).transpose(-1,-2).unsqueeze(-1)
y = self.sigmoid(y)
return x * y.expand_as(x)
class ImageDenoising(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.model = eca_Resnet50()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.conv2 = nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.conv3 = nn.Conv2d(64, 1, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
def forward(self, x):
x = self.conv1(x)
x = F.relu(x)
x = self.conv2(x)
x = F.relu(x)
x = self.conv3(x)
x = F.relu(x)
x = x.view(-1, 1, 50, 50)
return x
```
在修改的过程中,主要是将最后一层卷积层的输出通道数改为 1,并在 forward 方法中添加了 x.view(-1, 1, 50, 50),将输出的大小修改为 [16,1,50,50]。
解释这行代码NodeData[:,2]=P.squeeze(-1)
这行代码将变量 NodeData 的第二列赋值为 P 压缩后的一维数组。
具体来说,NodeData 是一个二维数组或数据框,[:, 2] 表示选取 NodeData 的所有行的第二列。P.squeeze(-1) 是将数组 P 进行压缩,去除维度为1的维度。
因此,这行代码的作用是将 P 压缩后的一维数组的值赋给 NodeData 的第二列,实现了对 NodeData 第二列数据的更新。换句话说,它将 P 的值按顺序填充到 NodeData 的第二列中。
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