python squeeze函数

squeeze()函数是Numpy和PyTorch库中的一个函数，用于对数组或张量进行维度压缩。它可以去掉维度大小为1的维度，从而减少数据的维数。具体来说，squeeze()函数会返回一个新的数组或张量，其中去掉了所有维度大小为1的维度。

在Numpy中，squeeze()函数的用法如下：
- np.squeeze(a)：去掉数组a中所有维度大小为1的维度。
- np.squeeze(a, axis)：去掉数组a中指定axis轴上的维度大小为1的维度。

在PyTorch中，squeeze()函数的用法如下：
- torch.squeeze(input)：去掉张量input中所有维度大小为1的维度。
- torch.squeeze(input, dim)：去掉张量input中指定dim维度上的维度大小为1的维度。

可以根据需要选择是否指定axis或dim参数来指定需要压缩的维度。

相关问题

Python squeeze

在Python中，squeeze函数用于从数组或张量中移除尺寸为1的维度。它有几个参数:

1. axis: 选择要移除的维度，如果选择的维度的尺寸大于1，则会引发错误。例如，对于形状为(1, 3, 1)的数组x，np.squeeze(x, axis=0)会返回形状为(3, 1)的数组。

2. dim: 插入维度的索引，从0开始。例如，对于形状为(4,)的张量x，torch.unsqueeze(x, 0)将在维度0上插入一个尺寸为1的维度，返回形状为(1, 4)的张量。

总结一下:

- 对于numpy中的数组，可以使用np.squeeze函数来移除数组中尺寸为1的维度。
- 对于PyTorch中的张量，可以使用torch.unsqueeze函数来插入一个尺寸为1的维度。

中给出了numpy中squeeze函数的示例，中给出了PyTorch中unsqueeze函数的示例，中给出了降维的参考信息。希望对你有所帮助！<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python squeeze()函数](https://blog.csdn.net/happyday_d/article/details/86016661)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Python-squeeze()、unsqueeze()函数的理解](https://blog.csdn.net/lj2048/article/details/114263912)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

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。