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目录 1. 降维torch.squeeze(input, dim=None, out=None) 简单示例 matplotlib画图示例 2.增维 torch.unsqueeze(input, dim, out=None) 简单示例 3.参考 1. 降维torch.squeeze(input, dim=None, out=None)函数功能：去除size为1的维度，包括行和列。当维度大于等于2时，squeeze()无作用。 当给定dim时，那么挤压操作只在给定维度上。即若tensor.size(dim) = 1，则去掉该维度 其中squeeze(0)代表若第一维度值为1则去除第一维度squeeze(1)代表若第二维度值为1则去除第二维度-1，去除最后维度值为1的维度当不给定dim时，将输入张量形状中的1 去除并返回。 如果输入是形如(A×1×B×1×C×1×D)(A×1×B×1×C×1×D)，那么输出形状就为： (A×B×C×D)(A×B×C×D)例如，输入形状为: (A×1×B)(A×1×B), squeeze(input, 0) 将会保持张量不变，只有用 squeeze(input, 1)，形状会变成 (A×B)(A×B)。 注意： 返回张量与输入张量共享内存，所以改变其中一个的内容会改变另一个。 参数: input (Tensor) – 输入张量dim (int, optional) – 如果给定，则input只会在给定维度挤压，维度的索引（从0开始）out (Tensor, optional) – 输出张量 简单示例 a = torch.Tensor(1,3) >> tensor([[-1.37,4.56,-3.57]]) print a.squeeze(0) #第一个维度大小确实是1，所以可以去除 >> tensor([-1.37,4.56,-3.57]) print a.squeeze(1) ##第二个维度大小是3，所以不能去除 >> tensor([[-1.37,4.56,-3.57]]) #例子2 b = torch.Tensor(2,3) print b >> tensor([[-3.17,3.09,1.43], [0.00,0.00,0.00]]) print b.squeeze(0)##第一个维度大小不是1，所以不能去除 >> tensor([[-3.17,3.09,1.43], [0.00,0.00,0.00]]) print b.squeeze(1) ##第二个维度大小是3，所以不能去除 >> tensor([[-3.17,3.09,1.43], [0.00,0.00,0.00]]) #例子3 c = torch.Tensor(3,1) print c >> tensor([[-3.54], [3.09], [0.00]]) print c.squeeze(0)##第一个维度大小不是1，所以不能去除 >> tensor([[-3.54], [3.09], [0.00]]) print c.squeeze(1)#第二个维度大小确实是1，所以可以去除 >> tensor([-3.54,3.09,0.00]) matplotlib画图示例 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np %matplotlib inline #无法正常显示图示案例 squares =np.array([[1,4,9,16,25]]) squares.shape #要显示的数组为可表示1行5列的向量的数组 (1, 5) plt.plot(squares) plt.show() 2.增维 torch.unsqueeze(input, dim, out=None) 增加大小为1的维度，也就是返回一个新的张量，对输入的指定位置插入维度 1且必须指明维度 x = torch.unsqueeze(x, 3) # 在第3个维度上扩展注意： 返回张量与输入张量共享内存，所以改变其中一个的内容会改变另一个。 如果dim为负，则将会被转化dim+input.dim()+1，例如对于一个（3,2,4）的tensor，其dim可以选择为none，-1,0,1,2 none：所有元素的max，得到一个max值-1：若dim为负，则将被转化为dim+input.dim()+1，即2 -1+2+10：最粗粒度的方向，在第1维插入一个维度1：在第2维插入一个维度2：最细粒度的方向，在第3维插入一个维度-3：在倒数第3维插入一个维度，在本例子也就是第一维一句话概括：dim越大，越深入，none即所有最小元素参与计算。参数: tensor (Tensor) – 输入张量dim (int) – 插入维度的索引（从0开始）out (Tensor, optional) – 结果张量 简单示例 import torch x = torch.ones(4) print(x) print(x.size()) y = torch.unsqueeze(x, 0) print(y) print(y.size()) z = torch.unsqueeze(x, 1) print(z) print(z.size())结果 tensor([1., 1., 1., 1.]) torch.Size([4]) tensor([[1., 1., 1., 1.]]) torch.Size([1, 4]) tensor([[1.], [1.], [1.], [1.]]) torch.Size([4, 1])分析 插入维度之前： [ 1, 1, 1, 1 ] 在第0维插入一个维度，使其变成（1，4），即在最外层插入一个中括号即可： [ [ 1, 1, 1, 1 ] ] 在第1维插入一个维度，使其变成（4，1） [ [1], [1], [1], [1] ] 3.参考pytorch中对维度及其squeeze()、unsqueeze()函数的理解 torch.squeeze()和unsqueeze() Numpy库学习—squeeze()函数
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