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%"]
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