x.squeeze(dim)

用途：進行維度壓縮，去掉tensor中維數為1的維度

參數設置：如果設置dim=a，就是去掉指定維度中維數為1的

示例：

import torch x = torch.tensor([[[1],[2]],[[3],[4]]]) print('x:',x) x1 = x.squeeze() print('x1:',x1) x2 = x.squeeze(2) print('x2:',x2)

?輸出：

x: tensor([[[1],[2]],[[3],[4]]]) x1: tensor([[1, 2],[3, 4]]) x2: tensor([[1, 2],[3, 4]])Process finished with exit code 0

x.unsqueeze(dim=a)

用途：進行維度擴充，在指定位置加上維數為1的維度

參數設置：如果設置dim=a，就是在維度為a的位置進行擴充

示例：

import torch x = torch.tensor([1,2,3,4]) print(x) x1 = x.unsqueeze(dim=0) print(x1) x2 = x.unsqueeze(dim=1) print(x2)y = torch.tensor([[1,2,3,4],[9,8,7,6]]) print(y) y1 = y.unsqueeze(dim=0) print(y1) y2 = y.unsqueeze(dim=1) print(y2)

輸出：

x: tensor([1, 2, 3, 4]) x1: tensor([[1, 2, 3, 4]]) x2: tensor([[1],[2],[3],[4]]) y: tensor([[1, 2, 3, 4],[9, 8, 7, 6]]) y1: tensor([[[1, 2, 3, 4],[9, 8, 7, 6]]]) y2: tensor([[[1, 2, 3, 4]],[[9, 8, 7, 6]]])Process finished with exit code 0

總結

以上是生活随笔為你收集整理的x.squeeze()、x.unsqueeze()用法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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