x.squeeze()、x.unsqueeze()用法

x.squeeze(dim)

用途：进行维度压缩，去掉tensor中维数为1的维度

参数设置：如果设置dim=a，就是去掉指定维度中维数为1的

示例：

import torch
x = torch.tensor([[[1],[2]],[[3],[4]]])
print('x:',x)
x1 = x.squeeze()
print('x1:',x1)
x2 = x.squeeze(2)
print('x2:',x2)

输出：

x: tensor([[[1],[2]],[[3],[4]]])
x1: tensor([[1, 2],[3, 4]])
x2: tensor([[1, 2],[3, 4]])Process finished with exit code 0

x.unsqueeze(dim=a)

用途：进行维度扩充，在指定位置加上维数为1的维度

参数设置：如果设置dim=a，就是在维度为a的位置进行扩充

示例：

import torch
x = torch.tensor([1,2,3,4])
print(x)
x1 = x.unsqueeze(dim=0)
print(x1)
x2 = x.unsqueeze(dim=1)
print(x2)y = torch.tensor([[1,2,3,4],[9,8,7,6]])
print(y)
y1 = y.unsqueeze(dim=0)
print(y1)
y2 = y.unsqueeze(dim=1)
print(y2)

输出：

x: tensor([1, 2, 3, 4])
x1: tensor([[1, 2, 3, 4]])
x2: tensor([[1],[2],[3],[4]])
y: tensor([[1, 2, 3, 4],[9, 8, 7, 6]])
y1: tensor([[[1, 2, 3, 4],[9, 8, 7, 6]]])
y2: tensor([[[1, 2, 3, 4]],[[9, 8, 7, 6]]])Process finished with exit code 0

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