pytorch squeeze(-1)

在PyTorch中，squeeze(-1)的作用是去除最后一个维度值为1的维度。具体来说，如果一个张量的最后一个维度的大小为1，那么使用squeeze(-1)会将该维度去除。如果最后一个维度的大小不为1，则squeeze(-1)不会对张量产生任何影响。\[2\]

举个例子，假设有一个张量x，它的维度为(3, 1)，即有3行1列。使用squeeze(-1)操作后，该张量的维度会变为(3,)，即只有一维，且大小为3。\[3\]

希望这个解答对你有帮助！
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Pytorch squeeze() unsqueeze() 用法](https://blog.csdn.net/weixin_43820352/article/details/125995034)[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^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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相关问题

pytorch squeeze

PyTorch's `squeeze` function is used to remove dimensions of size 1 from a tensor. It returns a new tensor with the same data but with the specified dimensions removed. Here's an example:

import torch

# Create a tensor with shape (1, 3, 1, 4)
x = torch.randn(1, 3, 1, 4)
print("Before squeeze:", x.shape)

# Squeeze the tensor
y = torch.squeeze(x)
print("After squeeze:", y.shape)

Output:

Before squeeze: torch.Size([1, 3, 1, 4])
After squeeze: torch.Size([3, 4])

In the example above, the `squeeze` function removes the dimensions of size 1 from the tensor `x`, resulting in a new tensor `y` with shape `(3, 4)`.

pytorch squeeze用法

pytorch中的squeeze函数可以将维度为1的维度去掉，例如将shape为(1, 3, 1, 2)的张量通过squeeze(dim=0)操作后，变成了shape为(3, 1, 2)的张量。如果不指定dim参数，则默认去掉所有维度为1的维度。下面是一个示例代码：

import torch

x = torch.randn(1, 3, 1, 2)
print(x.shape)  # 输出 (1, 3, 1, 2)

y = torch.squeeze(x)
print(y.shape)  # 输出 (3, 2)

z = torch.squeeze(x, dim=0)
print(z.shape)  # 输出 (3, 1, 2)