tensor.squeeze函數(shù)和tensor.unsqueeze函數(shù)的使用詳解
tensor.squeeze() 和 tensor.unsqueeze() 是 PyTorch 中用于改變 tensor 形狀的兩個函數(shù),它們的作用如下:
- tensor.squeeze(dim=None, *, out=None) : 壓縮 tensor 中尺寸為 1 的維度,并返回新的 tensor。可以指定要壓縮的維度(默認為所有尺寸為 1 的維度均壓縮)。
- tensor.unsqueeze(dim, *, out=None) : 在指定的位置插入一個新維度,并返回新的 tensor。dim 參數(shù)表示新插入的維度在哪個位置(從 0 開始),可以是負數(shù),表示倒數(shù)第幾個維度。
- squeeze 是壓縮維度,unsqueeze是增加維度.
下面給出例子來說明它們的使用。
tensor.squeeze()
import torch # 創(chuàng)建一個形狀為 (1, 3, 1, 2) 的 tensor x = torch.randn(1, 3, 1, 2) print(x.shape) # torch.Size([1, 3, 1, 2]) # 壓縮尺寸為 1 的維度 y = x.squeeze() print(y.shape) # torch.Size([3, 2]) # 指定要壓縮的維度 y = x.squeeze(dim=0) print(y.shape) # torch.Size([3, 1, 2])
在上面的例子中,我們創(chuàng)建了一個形狀為 (1, 3, 1, 2) 的 tensor,然后使用 squeeze() 函數(shù)壓縮了尺寸為 1 的維度。在第二個 squeeze() 調(diào)用中,我們指定了要壓縮的維度為 0,也就是第一個維度,因此第一個維度的大小被壓縮為 1,變成了形狀為 (3, 1, 2) 的 tensor。
tensor.unsqueeze()
import torch # 創(chuàng)建一個形狀為 (3, 2) 的 tensor x = torch.randn(3, 2) print(x.shape) # torch.Size([3, 2]) # 在維度 0 上插入新維度 y = x.unsqueeze(dim=0) print(y.shape) # torch.Size([1, 3, 2]) # 在維度 1 上插入新維度 y = x.unsqueeze(dim=1) print(y.shape) # torch.Size([3, 1, 2]) # 在倒數(shù)第二個維度上插入新維度 y = x.unsqueeze(dim=-2) print(y.shape) # torch.Size([3, 1, 2])
在上面的例子中,我們創(chuàng)建了一個形狀為 (3, 2) 的 tensor,然后使用 unsqueeze() 函數(shù)在不同的位置插入了新維度。在第一個 unsqueeze() 調(diào)用中,我們在維度 0 上插入了新維度,因此新的 tensor 形狀為 (1, 3, 2)。在第二個和第三個 unsqueeze() 調(diào)用中,我們分別在維度 1 和倒數(shù)第二個維度上插入了新維度,分別得到了形狀為 (3, 1, 2) 和 (3, 2, 1) 的 tensor。
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