pytorch学习(一)squeeze()与unsqueeze()

最新推荐文章于 2021-12-01 17:13:37 发布

Phr_Nick

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分类专栏： Pytorch 文章标签： pytorch unsqueeze squeeze

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本文链接：https://blog.csdn.net/Phr_Nick/article/details/106559790

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本文介绍了PyTorch中squeeze()和unsqueeze()两个函数的用法。squeeze()用于移除大小为1的维度，简化数据结构；unsqueeze()则在指定位置增加一个维度。通过实例展示了这两个函数如何改变张量的形状，帮助理解其在深度学习中的作用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1、squeeze()

顾名思义，这个函数主要对数据的维度进行压缩。
这个函数对用来压缩维度为1的数据。不管是行数据或者是列数据。总之就是一把梭。这个时候我们来看下列代码。

import torch
a=torch.randn(1,3,4,5)
print(a)

输出的结果：

tensor([[[[-0.8684, 0.0383, 1.5879, -0.6658, -0.3179],

[ 1.3566, 0.0889, -0.9394, 0.1673, -1.1042],

[-0.8013, -0.5392, -0.2123, -0.1178, -0.1631],

[-0.0804, 0.2021, 2.2324, 0.0267, 1.8138]],

[[ 0.1914, -0.0085, 1.2500, 2.2350, 0.4534],

[ 0.0107, 1.4725, -1.2218, 0.0631, -0.1788],

[ 0.2802, 0.5159, 0.8254, -2.2698, -0.4060],

[ 1.5673, -1.8352, 0.1425, 0.3127, -0.4280]],

[[ 1.3697, 0.7758, -1.5301, -1.8808, -0.5974],

[ 1.6955, -0.1920, 1.7017, 0.5788, 1.4586],

[-0.5524, -0.4635, -1.9550, 1.0506, 0.2397],

[-1.0877, 0.4419, 0.2483, 0.9619, -0.5229]]]])

此时，我们需要将数据排版稍微修改以下，这样便于理解。修改后的数据为：

[

[<

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