济南市网站建设,南京seo优化推广,连云港专业做网站,百度一下网页入口分类目录#xff1a;《深入浅出Pytorch函数》总目录 相关文章#xff1a; 深入浅出Pytorch函数——torch.squeeze 深入浅出Pytorch函数——torch.unsqueeze 将输入张量形状为1的维度去除并返回。比如输入向量的形状为 A 1 B 1 C 1 D A\times1\times B\times1\times C…分类目录《深入浅出Pytorch函数》总目录 相关文章 · 深入浅出Pytorch函数——torch.squeeze · 深入浅出Pytorch函数——torch.unsqueeze 将输入张量形状为1的维度去除并返回。比如输入向量的形状为 A × 1 × B × 1 × C × 1 × D A\times1\times B\times1\times C\times1\times D A×1×B×1×C×1×D则输出向量形状就为 A × B × C × D A\times B\times C\times D A×B×C×D。当给定参数dim时则操作只在给定维度dim上。例如输入向量的形状为 A × 1 × B A\times1\times B A×1×B使用squeeze(input, 0)输出向量的形状将会保持张量不变只有使用 squeeze(input, 1)输出向量的形状才会变成 A × B A\times B A×B。需要注意的是返回张量与输入张量共享内存所以改变其中一个的内容会改变另一个。
语法
torch.squeeze(input, dimNone) → Tensor参数
input[Tensor] 输入张量dim[可选int/tuple] 挤压维度的位置索引
实例
输入
x torch.zeros(2, 1, 2, 1, 2)
x.size()输出
torch.Size([2, 1, 2, 1, 2])输入
y torch.squeeze(x)
y.size()输出
torch.Size([2, 2,, 2])输入
y torch.squeeze(x, 0)
y.size()输出
torch.Size([2, 1, 2, 1, 2])输入
y torch.squeeze(x, 1)
y.size()输出
torch.Size([2, 2, 1, 2])输入
y torch.squeeze(x, (1, 2, 3))
y.size()输出
torch.Size([2, 2, 2])
