1. 定义

torch.squeeze函数的作用是对输入的张量进行处理，如果张量维度里面有大小为1 的部分，那我们就移除，否则保留

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

input : 输入的张量
dim : 默认保留，可以指定维度

2. 代码

# -*- coding: utf-8 -*-
# @Project: zc
# @Author: zc
# @File name: test_torch_squeeze
# @Create time: 2021/12/25 16:17# 导入相关数据库
import torch# 定义一个张量，维度为 size = [2,1,2,1,2]
# torch.sequeeze ：表示移除张量中，所有大小为1的维度
# dim :指定此维度，如果大小为 1 ，则移除，否则保持
x = torch.zeros(2, 1, 2, 1, 2)
x_squeeze_0 = x.squeeze(0)  # 第 dim=0 维度是不是1，则保持;size = [2,1,2,1,2]
x_squeeze_1 = x.squeeze(1)  # 第 dim=1 维度是1，则移除; size = [2,2,1,2]
x_squeeze_all = torch.squeeze(x)  # 移除所有size=1 的维度，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}')

结果

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])

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torch.squeeze 函数运用

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1. 定义

2. 代码

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