pytorch中squeeze函数用法

squeeze的中文意思是"挤压 ",顾名思义,该函数的作用是压缩维度

python 复制代码
squeeze(input, dim=None) -> Tensor

input一个高维张量,如果各个维度中存在大小为1的维度,squeeze才起作用,下面举例说明

python 复制代码
x = torch.arange(6).reshape(2,1,3)

# tensor([[[0, 1, 2]],
#         [[3, 4, 5]]])  shape=(2,1,3)

x = x.squeeze()

# tensor([[0, 1, 2],
#        [3, 4, 5]])    shape=(2,3)

如果指定dim,当dim=1时候,效果和上面相同,如果dim为其他,那么x的维度不变。

当然,如果各个维度中不存在大小为1的维度,那么squeeze函数对x张量无效。

相关推荐
Clarence Liu2 小时前
用大白话讲解人工智能(4) Softmax回归:AI如何给选项“打分排序“
人工智能·数据挖掘·回归
教男朋友学大模型2 小时前
Agent效果该怎么评估?
大数据·人工智能·经验分享·面试·求职招聘
hit56实验室3 小时前
AI4Science开源汇总
人工智能
CeshirenTester3 小时前
9B 上端侧:多模态实时对话,难点其实在“流”
开发语言·人工智能·python·prompt·测试用例
Starry_hello world3 小时前
Python (2)
python
relis3 小时前
Tiny-GPU 仿真与静态分析完整指南:Pyslang + Cocotb 实战
人工智能
njsgcs3 小时前
agentscope怎么在对话的时候调用记忆的
人工智能
ID_180079054733 小时前
Python爬取京东商品库存数据与价格监控
jvm·python·oracle
泯泷3 小时前
提示工程的悖论:为什么与 AI 对话比你想象的更难
人工智能·后端·openai
逻极3 小时前
BMAD之落地实施:像CTO一样指挥AI编码 (Phase 4_ Implementation)——必学!BMAD 方法论架构从入门到精通
人工智能·ai·系统架构·ai编程·ai辅助编程·bmad·ai驱动敏捷开发