pytorch中的squeeze和unsqueeze

squeeze：压缩，要减少维度。
unsqueeze：解压缩，要增加维度。
torch.squeeze(input)，那么会把input中所有维度长度为1的维度去掉。
torch.squeeze(input,dim=1)，那么在给定dim的情况下，就只去掉dim这个维度，其他维度还保留。

import torch
x = torch.rand(5,3)
x = x.squeeze(1)

tensor([[0.0621, 0.2074, 0.5420],
[0.5897, 0.3664, 0.4387],
[0.0115, 0.3464, 0.0702],
[0.7800, 0.4727, 0.1952],
[0.6879, 0.8595, 0.3933]])
这时候x的形状还是5行3列。因为没有哪个维度的长度为1。

x = x.unsqueeze(1)

tensor([[[0.0621, 0.2074, 0.5420]],[[0.5897, 0.3664, 0.4387]],[[0.0115, 0.3464, 0.0702]],[[0.7800, 0.4727, 0.1952]],[[0.6879, 0.8595, 0.3933]]])

那么x的形状是(5,1,3)，有5个块，每个块是1行3列。

对于unsquueze来讲，维度可以比原有维度高1。例如最开始x的形状是(5,3)。可以如下操作。

import torch
x = torch.rand(5,3)
x = x.unsqueeze(2)

tensor([[[0.3757],[0.8054],[0.0250]],[[0.9423],[0.5109],[0.2437]],[[0.6276],[0.4251],[0.3276]],[[0.6699],[0.0768],[0.3541]],[[0.6123],[0.0268],[0.4193]]])

那么得到的tensor形状是(5,3,1)。

还是看你想要什么样的形状。

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