torch.squeeze作用
时间: 2024-06-17 19:02:35 浏览: 10
torch.squeeze()函数的作用是将张量中维度大小为1的维度删除[^1]。
以下是一个示例代码,演示了torch.squeeze()函数的用法[^2]:
```python
import torch
a = torch.ones(2, 2, 2, 1, 1)
b = torch.squeeze(a)
c = torch.squeeze(a, 0)
d = torch.squeeze(a, 3)
print("a的shape:", a.shape) # 输出:torch.Size([2, 2, 2, 1, 1])
print("b的shape:", b.shape) # 输出:torch.Size([2, 2, 2])
print("c的shape:", c.shape) # 输出:torch.Size([2, 2, 2, 1, 1])
print("d的shape:", d.shape) # 输出:torch.Size([2, 2, 2, 1])
```
在上述代码中,我们创建了一个形状为(2, 2, 2, 1, 1)的张量a。然后使用torch.squeeze()函数对张量a进行操作,删除了维度大小为1的维度。通过打印输出可以看到,删除维度后的张量b、c和d的形状发生了变化。
相关问题
torch.squeeze
torch.squeeze函数用于从张量中移除尺寸为1的维度。它可以减少张量的维度,使得张量更紧凑。
具体来说,torch.squeeze可以有两种使用方式:
1. 使用torch.squeeze(tensor):这种用法会移除张量tensor中所有尺寸为1的维度。例如,对于形状为(1, 3, 1, 5)的张量,使用torch.squeeze(tensor)后,它将变为形状为(3, 5)的张量。
2. 使用torch.squeeze(tensor, dim):这种用法会只移除指定维度dim上尺寸为1的维度。例如,对于形状为(1, 3, 1, 5)的张量,使用torch.squeeze(tensor, 0)后,它将变为形状为(3, 1, 5)的张量,而使用torch.squeeze(tensor, 2)后,它将变为形状为(1, 3, 5)的张量。
需要注意的是,torch.squeeze不会改变张量的数据,只是改变了张量的维度。如果要在原地修改张量,请使用tensor.squeeze_()方法。
torch.squeeze参数含义
torch.squeeze()函数是PyTorch中的一个函数,用于从张量中删除尺为1的维度。它的参数含义如下:
- input:输入的张量- dim:可选参数,指定要删除的维度。如果指定了dim,则只有在该维度上尺寸为1时才会被删除。如果不指定dim,则会删除所有尺寸为1的维度。
- out:可选参数,指定输出张量。
下面是一个示例演示torch.squeeze()函数的使用:
```python
import torch
# 创建一个尺寸为(1, 3, 1, 2)的张量
input = torch.randn(1, 3, 1, 2)
print("原始张量:", input.size())
# 使用torch.squeeze()函数删除尺寸为1的维度
output = torch.squeeze(input)
print("删除尺寸为1的维度后的张量:", output.size())
```
输出:
```
原始张量: torch.Size([1, 3, 1, 2])
删除尺寸为1的维度后的张量: torch.Size([3, 2])
```