pytorch 中 squeeze 和unsqueeze函数

1. torch.squeeze() 函数 :

作用：移除指定或所有维数为1的维度，从而得到维度减少的张量

解释一下：

x=torch.zeros(5,1,1,1)print(x)'输出'
tensor([[[[0.]]],[[[0.]]],[[[0.]]],[[[0.]]],[[[0.]]]])

举个极端点的例子，这是一个4维的数组，除了第0个维度之外每个维度的维数均为1

也就是说，每一个0都被3个括号括着，这显然不太合理

下面调用squeeze函数：

y = x.squeeze()
print(y)
print(y.shape)'输出'
tensor([0., 0., 0., 0., 0.])
torch.Size([5])

瞬间一系列的括号都没有了，是不是看着舒服了许多？

进一步：

y = x.squeeze(1)
print(y)
print(y.shape)'输出'
tensor([[[0.]],[[0.]],[[0.]],[[0.]],[[0.]]])
torch.Size([5, 1, 1])

这里添加了参数1，这样就只压缩了第1个维度（计数从0开始），一个0被2个括号括着

但压缩的前提是，该张量必须有维数为1的维度，比如：

y = x.squeeze(0)
print(y)
print(y.shape)a = torch.tensor([[1, 1, 1], [2, 2, 2]])
b = a.squeeze()
print(b)
print(b.shape)'输出'
tensor([[[[0.]]],[[[0.]]],[[[0.]]],[[[0.]]],[[[0.]]]])
torch.Size([5, 1, 1, 1])tensor([[1, 1, 1],[2, 2, 2]])
torch.Size([2, 3])

y和b相对于x和a均没有发生变化，原因就是：x的第0个维度，维数不是1；a中更是没有维数为1的维度

另外：x.squeeze() 或者 torch.squeeze(x) 都不会让x发生改变

y = x.squeeze()
print(x.shape)
print(y.shape)'输出'
torch.Size([5, 1, 1, 1])
torch.Size([5])

2. torch.unsqueeze() 函数 :

作用：在张量的制定维度插入新的维度得到维度提升的张量

举个例子：

 x= torch.zeros(5)
print(x)
print(x.shape)'输出'
tensor([0, 0, 0, 0, 0])
torch.Size([5])

一维张量，总共5个0，接下来依次操作：

y = x.unsqueeze(dim=0)
print(y)
print(y.shape)y = x.unsqueeze(dim=1)
print(y)
print(y.shape)z = y.unsqueeze(dim=2)
print(z)
print(z.shape)'输出'
tensor([[0., 0., 0., 0., 0.]])
torch.Size([1, 5])tensor([[0.],[0.],[0.],[0.],[0.]])
torch.Size([5, 1])tensor([[[0.]],[[0.]],[[0.]],[[0.]],[[0.]]])
torch.Size([5, 1, 1])

把第0维进行扩张，就是在最外面加了一个括号

把第1维进行扩张，就是把里面的每个元素元素（也可以理解成是，扩充后的第1维，也就是0.）都加一个括号

继续套，选择dim=2，还是把最内层的了（也可以理解成是，扩充后的第2维，也就是0.），都加一个括号

再举个例子：

a = torch.tensor([[1, 1, 1], [2, 2, 2]])
print(a)
print(a.shape)b = a.unsqueeze(dim=0)
print(b)
print(b.shape)b = a.unsqueeze(dim=1)
print(b)
print(b.shape)b = a.unsqueeze(dim=2)
print(b)
print(b.shape)'输出'
tensor([[1, 1, 1],[2, 2, 2]])
torch.Size([2, 3])tensor([[[1, 1, 1],[2, 2, 2]]])
torch.Size([1, 2, 3])tensor([[[1, 1, 1]],[[2, 2, 2]]])
torch.Size([2, 1, 3])tensor([[[1],[1],[1]],[[2],[2],[2]]])
torch.Size([2, 3, 1])

怎么套的括号，是不是一目了然~

同样：x.unsqueeze() 或者 torch.unsqueeze(x) 都不会让x发生改变

x = torch.tensor([[1, 1, 1], [2, 2, 2]])
print(x)
y = x.unsqueeze(dim=0)
print(y.shape)
print(x.shape)'输出'
torch.Size([1, 2, 3])
torch.Size([2, 3])