tensor去掉一个维度
时间: 2023-11-29 07:05:39 浏览: 30
可以使用`torch.squeeze()`函数将大小为1的维度去掉。例如,如果`x`是一个形状为`(1, 3, 1, 5)`的张量,使用`y = torch.squeeze(x)`函数后,`y`的形状将变为`(3, 5)`。如果你想去掉特定的维度,可以指定`dim`参数。例如,如果你想去掉第二维,可以使用`y = torch.squeeze(x, dim=1)`函数。
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python tensor去掉某一维度
在Python的Tensor中,可以使用函数tf.squeeze()来去掉某一维度,并返回一个新的Tensor。tf.squeeze()函数可以接受多个参数,其中最重要的是第一个参数input,表示要去掉的Tensor。另外,tf.squeeze()函数还可以接受一个axis参数,表示要去掉的维度的编号。如果axis参数没有指定,那么tf.squeeze()函数会默认去掉所有维度值为1的维度。例如:
import tensorflow as tf
# 创建一个4x1x2的张量
x = tf.constant([[[1, 2]], [[3, 4]], [[5, 6]], [[7, 8]]])
# 使用tf.squeeze()函数,去掉第二个维度
y = tf.squeeze(x, axis=1)
# 打印结果
print(y)
输出结果为:
[[1 2]
[3 4]
[5 6]
[7 8]]
以上代码中,我们首先定义了一个4x1x2的张量x,然后使用tf.squeeze()函数,在第二个维度上进行操作,去掉维度为1的那一维,得到一个4x2的Tensor y。最后,我们打印了新的Tensor y的值,可以看到原来的第二个维度已经被去掉了,得到了一个更简单的数据结构。
pytorch去掉tensor维度为1
要去掉PyTorch张量中维度为1的维度,可以使用`squeeze()`函数。`squeeze()`函数会删除所有维度为1的维度。如果你只想删除特定的维度,可以使用`squeeze(dim)`,其中`dim`是要删除的维度的索引。下面是一个例子:
```python
import torch
# 创建一个维度为1的张量
x = torch.randn(3, 1, 2)
print("原始张量:")
print(x)
print("原始张量形状:", x.shape)
# 去掉维度为1的维度
y = x.squeeze()
print("去掉维度为1的维度后的张量:")
print(y)
print("去掉维度为1的维度后的张量形状:", y.shape)
```
输出结果如下:
```
原始张量:
tensor([[[-0.1053, 0.5799]],
[[ 1.5041, -0.5413]],
[[ 0.3897, -0.4527]]])
原始张量形状: torch.Size([3, 1, 2])
去掉维度为1的维度后的张量:
tensor([[-0.1053, 0.5799],
[ 1.5041, -0.5413],
[ 0.3897, -0.4527]])
去掉维度为1的维度后的张量形状: torch.Size([3, 2])
```
如上所示,使用`squeeze()`函数可以去掉维度为1的维度。