pytorch 的 .squeeze()、.unsqueeze() 分别是什么？有什么相同点不同点

`.squeeze()`和`.unsqueeze()`是PyTorch中用于维度操作的函数。

`.squeeze()`函数可以从张量中删除尺寸为1的维度。例如，如果一个张量的形状为(1, 3, 1, 5)，则使用`.squeeze()`函数可以删除第一和第三个维度，结果形状为(3, 5)。

`.unsqueeze()`函数可以在张量的指定位置添加一个尺寸为1的维度。例如，如果一个张量的形状为(3, 5)，则使用`.unsqueeze(0)`函数可以在第0个位置添加一个维度，结果形状为(1, 3, 5)。

相同点：两个函数都是用于对张量进行维度操作的。

不同点：`.squeeze()`是用于删除维度的，而`.unsqueeze()`是用于添加维度的。此外，`.unsqueeze()`函数需要指定添加维度的位置，而`.squeeze()`函数则无需指定。

相关问题

pytorch 的 .squeeze()、.unsqueeze() 分别是什么？怎么使用？有什么相同点不同点

`.squeeze()` 和 `.unsqueeze()` 是 PyTorch 中用于改变 Tensor 维度大小的函数。

`.squeeze()` 函数可以将大小为 1 的维度删除，即将维度压缩，返回一个维度更小的 Tensor。例如，如果一个 Tensor 的大小为 `(1, 2, 1, 3)`，则使用 `.squeeze()` 后会变为 `(2, 3)`。

`.unsqueeze()` 函数则可以在指定的位置增加一个大小为 1 的维度，即将维度扩展，返回一个维度更大的 Tensor。例如，如果一个 Tensor 的大小为 `(2, 3)`，则使用 `.unsqueeze(0)` 后会变为 `(1, 2, 3)`。

下面是使用示例：

import torch

x = torch.randn(1, 2, 1, 3)
print(x.size())  # torch.Size([1, 2, 1, 3])

y = x.squeeze()
print(y.size())  # torch.Size([2, 3])

z = y.unsqueeze(0)
print(z.size())  # torch.Size([1, 2, 3])

相同点：`.squeeze()` 和 `.unsqueeze()` 都是用于修改 Tensor 的维度大小。

不同点：`.squeeze()` 会删除大小为 1 的维度，而 `.unsqueeze()` 则会在指定位置增加一个大小为 1 的维度。

Cython==0.27.3对应的pytorch版本是什么？

Cython是一个Python扩展编译器，而PyTorch是一个用于深度学习的Python库。这两者并没有直接的版本对应关系。PyTorch的版本通常与Cython无关。

如果你想知道PyTorch的版本，可以通过以下命令获取：

import torch
print(torch.__version__)

这将输出你当前安装的PyTorch版本。请注意，PyTorch的版本可能会因操作系统、Python版本和安装方式的不同而有所差异。