squeeze计算例子
时间: 2023-08-11 07:23:27 浏览: 37
好的,这里给您举一个squeeze的计算例子。
假设有一个张量A,其shape为(2, 1, 3, 1, 4),即A有5个维度,其中有两个维度的大小为1。我们想要将这两个大小为1的维度压缩掉,即将A的shape变为(2, 3, 4)。
我们可以使用squeeze函数来完成这个操作,具体代码如下:
```
import torch
A = torch.randn(2, 1, 3, 1, 4)
print("A的shape为:", A.shape)
B = torch.squeeze(A)
print("B的shape为:", B.shape)
```
输出结果如下:
```
A的shape为: torch.Size([2, 1, 3, 1, 4])
B的shape为: torch.Size([2, 3, 4])
```
可以看到,经过squeeze函数的处理,A的shape从(2, 1, 3, 1, 4)变为了(2, 3, 4),两个大小为1的维度已经被压缩掉了。
相关问题
matlab计算幅值裕量
在MATLAB中计算幅值裕量,可以使用“margin”函数。该函数可以计算系统的增益裕量和相位裕量,也可以计算系统的幅值裕量和相位裕量。
例如,假设有一个传递函数G(s),可以使用以下代码计算该系统的幅值裕量:
```
G = tf([1],[1 2 1]);
[mag,phase,wout] = bode(G);
mag_db = 20*log10(squeeze(mag));
[GM,PM,Wgm,Wpm] = margin(mag_db,phase,wout);
AM = 1/GM;
```
在这个例子中,我们首先定义了一个传递函数G(s),然后使用“bode”函数计算其幅频响应和相频响应。接下来,使用“margin”函数计算系统的增益裕量和相位裕量,并将其转换为幅值裕量。计算结果存储在AM变量中。
需要注意的是,计算幅值裕量时,需要将幅频响应转换为分贝单位,然后再进行计算。
pytorch 指定维度计算内积
要在 PyTorch 中指定维度计算内积,你可以使用 `torch.matmul` 函数。这个函数用于两个张量的矩阵乘法,可以在指定维度上进行操作。
下面是一个例子,假设有两个张量 `input1` 和 `input2`,你想在第一个维度上计算它们的内积:
```python
import torch
# 创建两个示例张量
input1 = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
input2 = torch.tensor([[7, 8, 9], [10, 11, 12]])
# 在第一个维度上计算内积
result = torch.matmul(input1.unsqueeze(0), input2.unsqueeze(2))
# 移除多余的维度
result = result.squeeze()
print(result)
```
这将输出计算得到的内积张量,结果为:
```
tensor([[ 50],
[122]])
```
在这个例子中,首先使用 `unsqueeze` 函数将 `input1` 张量的形状从 `(2, 3)` 变为 `(1, 2, 3)`,然后将 `input2` 张量的形状从 `(2, 3)` 变为 `(2, 3, 1)`。然后使用 `torch.matmul` 在第一个维度上进行矩阵乘法,得到一个形状为 `(1, 2, 1)` 的张量。最后使用 `squeeze` 函数移除多余的维度,得到形状为 `(2, 1)` 的结果张量。
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