x.squeeze(0)
时间: 2024-05-18 13:18:05 浏览: 15
x.squeeze(0)表示在第0维度上进行压缩,即去除长度为1的维度。可以看出,如果x的shape为[1, 2, 3],则经过x.squeeze(0)操作后,x的shape将变为[2, 3]。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [pytorch 中 squeeze 和unsqueeze函数](https://blog.csdn.net/m0_63095029/article/details/122587500)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]
相关问题
x.squeeze(1)
x.squeeze(1)的作用是将x张量中维度为1的那一维去掉,如果该维度不为1,则不会有任何影响。具体实现可以参考以下代码:
```python
import torch
x = torch.randn(2, 1, 3) # 定义一个大小为(2, 1, 3)的张量
print(x.shape) # 输出(2, 1, 3)
y = x.squeeze(1) # 将第1维去掉
print(y.shape) # 输出(2, 3)
```
在上述代码中,我们定义了一个大小为(2, 1, 3)的张量x,然后使用x.squeeze(1)将第1维去掉,最终得到的张量y的大小为(2, 3)。
np.squeeze(x)
np.squeeze(x)是一个函数,用于从数组的形状中删除单维度条目,即将shape中为1的维度去除。这个函数可以被用于可视化图片,例如如果我们的图片为28x28x1,可以使用np.squeeze函数直接可视化图片。在给定的例子中,x是一个形状为(1, 3, 1)的数组,使用np.squeeze(x)将其形状变为(3,),也可以使用np.squeeze(x, axis=0)将其形状变为(3, 1),但是使用np.squeeze(x, axis=1)会报错,因为axis指定的维度必须为单维度。另外一个例子是当x是形状为(1, 1)的数组时,np.squeeze(x)会将其变为0维数组,即array(1234),并且其形状变为空tuple,即()。所以,np.squeeze(x)的作用是将数组的形状中的单维度条目去除。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [np.squeeze()函数](https://blog.csdn.net/weixin_54606863/article/details/128436049)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [np.squeeze 的用法](https://blog.csdn.net/weixin_45508265/article/details/119041090)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
相关推荐
![exe](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083343.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![exe](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083343.png)