pytorch下的unsqueeze和squeeze的用法说明

下面是关于“pytorch下的unsqueeze和squeeze的用法说明”的完整攻略:

1. 前言

unsqueeze和squeeze是PyTorch中常用的两个操作函数,主要用于增加和减少张量的维度。

2. squeeze

squeeze函数可以删除维度为1的轴,把原本shape为(1, n)的tensor展开为形如(n,)的tensor。squeeze函数可以接受一个参数,该参数指示要删除的维度的索引。

import torch

a = torch.randn(1, 3, 2)

print(f'a shape: {a.shape}')
print(f'new a shape: {a.squeeze().shape}')

输出结果为:

a shape: torch.Size([1, 3, 2])
new a shape: torch.Size([3, 2])

在这个示例中,我们创建了一个shape为(1, 3, 2)的随机张量,然后使用squeeze函数删除第一维,从而得到新的形状为(3, 2)的张量。

3. unsqueeze

unsqueeze函数则是squeeze函数的逆操作,用于在指定的轴位置增加一维。一个常见的用例是将一维张量转变成二维张量,常常是为了将其与其他二维张量进行运算。

import torch

a = torch.randn(1, 3)

print(f'a shape: {a.shape}')
print(f'new a shape: {a.unsqueeze(0).shape}')

输出结果为:

a shape: torch.Size([1, 3])
new a shape: torch.Size([1, 1, 3])

在这个示例中,我们创建了一个shape为(1, 3)的随机张量,然后使用unsqueeze函数在第0维增加了一个维度,从而得到新的形状为(1, 1, 3)的张量。

4. 总结

在本文中,我们讨论了pytorch中unsqueeze和squeeze的用法,介绍了如何使用这两个函数增加或减少张量的维度。无论是增加新的维度或是移除其中的维度,这两个函数都是有用工具。

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