pytorch: 给tensor删除或者添加维度为1的维度(squeeze和unsqueeze)
删除tensor中维度为1的维度
在pytorch中,用torch.squeeze()函数或者tensor的自身成员函数squeeze()去除维度为1的维度。
import torch
x = torch.randn(3,1,4,1,2)
a = x.squeeze(dim=1) # 成员函数删除第二维度
print(a.shape)
b = torch.squeeze(x, dim=1) # torch自带函数删除第二维度
print(b.shape)
c = torch.squeeze(x, dim=3) # 删除第三维度
print(c.shape)
d = torch.squeeze(x) # 若不标注删除第几维度,则会删除所有为1的维度
print(d.shape)
输出:
torch.Size([3, 4, 1, 2])
torch.Size([3, 4, 1, 2])
torch.Size([3, 1, 4, 2])
torch.Size([3, 4, 2])
注意:squeeze()函数只能删除维度为1的维度,若不为1,该操作无效,但不会报错
b = torch.unsqueeze(a, dim=1)
print(b.shape)
输出为:
torch.Size([3, 1, 4, 1, 2])
给tensor添加维度为1的维度
在pytorch中, 用自带的torch.unsqueeze()和tensor的成员函数unsqueeze()可以为tensor添加维度为1的维度
e = torch.unsqueeze(x, dim=0) # 在第一维度添加维度
print(e.shape)
f = x.unsqueeze(dim=0)
print(f.shape)
输出:
torch.Size([1, 3, 1, 4, 1, 2])
torch.Size([1, 3, 1, 4, 1, 2])
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