文章目錄

• 1. 定義
• 2. 代碼

1. 定義

torch.squeeze函數的作用是對輸入的張量進行處理，如果張量維度里面有大小為1 的部分，那我們就移除，否則保留

torch.squeeze(input, dim=None, *, out=None) → Tensor

• input : 輸入的張量
• dim : 默認保留，可以指定維度

2. 代碼

# -*- coding: utf-8 -*- # @Project: zc # @Author: zc # @File name: test_torch_squeeze # @Create time: 2021/12/25 16:17# 導入相關數據庫 import torch# 定義一個張量，維度為 size = [2,1,2,1,2] # torch.sequeeze ：表示移除張量中，所有大小為1的維度 # dim :指定此維度，如果大小為 1 ，則移除，否則保持 x = torch.zeros(2, 1, 2, 1, 2) x_squeeze_0 = x.squeeze(0) # 第 dim=0 維度是不是1，則保持;size = [2,1,2,1,2] x_squeeze_1 = x.squeeze(1) # 第 dim=1 維度是1，則移除; size = [2,2,1,2] x_squeeze_all = torch.squeeze(x) # 移除所有size=1 的維度，size = [2,2,2] print(f'x_shape={x.shape}') print(f'x_squeeze_0={x_squeeze_0.shape}') print(f'x_squeeze_1={x_squeeze_1.shape}') print(f'x_squeeze_all={x_squeeze_all.shape}')

• 結果

x_shape=torch.Size([2, 1, 2, 1, 2]) x_squeeze_0=torch.Size([2, 1, 2, 1, 2]) x_squeeze_1=torch.Size([2, 2, 1, 2]) x_squeeze_all=torch.Size([2, 2, 2])

總結

以上是生活随笔為你收集整理的torch.squeeze 函数运用的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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