unqueeze(0)如何使用

squeeze(0)是将数组中维度为1的维度去掉，如果该维度不为1，则不会有任何效果。

例如，有一个shape为(1,3,1,2)的数组arr，其中第1维和第3维的长度均为1，可以使用squeeze(0)将第1维的长度为1的维度去掉，得到一个shape为(3,1,2)的数组。

使用方法如下：

import numpy as np

arr = np.array([[[[1, 2]], [[3, 4]], [[5, 6]]]])
# arr.shape为(1, 3, 1, 2)
print(arr)

arr_squeezed = np.squeeze(arr, axis=0)
# arr_squeezed.shape为(3, 1, 2)
print(arr_squeezed)

输出结果为：

[[[[1 2]]

  [[3 4]]

  [[5 6]]]]
[[[1 2]]

 [[3 4]]

 [[5 6]]]

相关问题

增加维度unqueeze如何使用

在PyTorch中，可以使用`unsqueeze`函数来增加张量的维度。`unsqueeze`函数接受一个张量和一个整数作为参数，整数指定要插入的新维度的位置。例如，以下代码将在张量的第一个维度处插入一个新的维度：

import torch

x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
y = torch.unsqueeze(x, 0)

print(x.shape)  # 输出: torch.Size([2, 2])
print(y.shape)  # 输出: torch.Size([1, 2, 2])

在上面的代码中，`unsqueeze(x, 0)`将在原始张量的第一个维度处插入一个新的维度。结果张量`y`的形状为`[1, 2, 2]`，其中第一个维度是新的维度，其余维度与原始张量相同。

torch.unqueeze

torch.unsqueeze函数用于在指定的维度上给张量添加一个大小为1的维度。它的作用是改变张量的形状，使得原先位于dim位置的维度扩展为大小为1的维度。

举个例子来说，如果我们有一个2维张量a，形状为(3, 4)，使用unsqueeze(dim=0)将在第0维度上添加一个大小为1的维度，结果将得到一个新的3维张量，形状为(1, 3, 4)。