torch.squeeze() dim=1 dim=-1 dim=2
对数据的维度进行压缩
使用方式:torch.squeeze(input, dim=None, out=None)
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),那么输出形状就为: (A×B×C×D)
import torch
x = torch.rand(2, 1, 1, 3, 1, 4)
print('=======x=========')
print(x.shape)
out_1 = torch.squeeze(x)
print('=======out_1=========')
print(out_1.shape)
# =======x=========
# torch.Size([2, 1, 1, 3, 1, 4])
# =======out_1=========
# torch.Size([2, 3, 4])
当给定dim时,那么挤压操作只在给定维度上。例如,输入形状为: (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)。
注意:
如果dim指定的维度的值为1
第一种情况
import torch
x = torch.rand(2,1,1,3,1,4)
print('=======x=========')
print(x.shape)
out_1 = torch.squeeze(x, dim=1)
print('=======out_1=========')
print(out_1.shape)
# =======x=========
# torch.Size([2, 1, 1, 3, 1, 4])
# =======out_1=========
# torch.Size([2, 1, 3, 1, 4])
import torch
x = torch.rand(2,1,3,1,4)
print('=======x=========')
print(x.shape)
out_1 = torch.squeeze(x, dim=1)
print('=======out_1=========')
print(out_1.shape)
# =======x=========
# torch.Size([2, 1, 3, 1, 4])
# =======out_1=========
# torch.Size([2, 3, 1, 4])
第二种情况
x = torch.rand(1,2,1,1,3,1,4)
print('=======x=========')
print(x.shape)
out_2 = torch.squeeze(x, dim=1)
print('=======out_2=========')
print(out_2.shape)
# =======x=========
# torch.Size([1, 2, 1, 1, 3, 1, 4])
# =======out_2=========
# torch.Size([1, 2, 1, 1, 3, 1, 4])
第三种情况
x = torch.rand(1,1,2,1,1,3,1,4)
print('=======x=========')
print(x.shape)
out_3 = torch.squeeze(x, dim=1)
print('=======out_3=========')
print(out_3.shape)
# =======x=========
# # torch.Size([1, 1, 2, 1, 1, 3, 1, 4])
# # =======out_3=========
# # torch.Size([1, 2, 1, 1, 3, 1, 4])
如果dim指定的维度的值为-1
第一种情况 如果dim指定的维度的值为-1
import torchx = torch.rand(2,1,1,3,1,4)
print('=======x=========')
print(x.shape)
out_1 = torch.squeeze(x, dim=-1)
print('=======out_1=========')
print(out_1.shape)
# =======x=========
# torch.Size([2, 1, 1, 3, 1, 4])
# =======out_1=========
# torch.Size([2, 1, 1, 3, 1, 4])
第二种情况 如果dim指定的维度的值为-1
x = torch.rand(2,1,1,3,1,4,1)
print('=======x=========')
print(x.shape)
out_2 = torch.squeeze(x, dim=-1)
print('=======out_2=========')
print(out_2.shape)
# =======x=========
# torch.Size([2, 1, 1, 3, 1, 4, 1])
# =======out_2=========
# torch.Size([2, 1, 1, 3, 1, 4])
第三种情况 如果dim指定的维度的值为-1
x = torch.rand(2,1,1,3,1,4,1,1)
print('=======x=========')
print(x.shape)
out_3 = torch.squeeze(x, dim=-1)
print('=======out_3=========')
print(out_3.shape)
# =======x=========
# torch.Size([2, 1, 1, 3, 1, 4, 1, 1])
# =======out_3=========
# torch.Size([2, 1, 1, 3, 1, 4, 1])
如果dim指定的维度的值为2
import torchx = torch.rand(2,1,3,1,4)
print('=======x=========')
print(x.shape)
out_1 = torch.squeeze(x, dim=2)
print('=======out_1=========')
print(out_1.shape)
# =======x=========
# torch.Size([2, 1, 3, 1, 4])
# =======out_1=========
# torch.Size([2, 1, 3, 1, 4])x = torch.rand(2,1,1,3,1,4)
print('=======x=========')
print(x.shape)
out_2 = torch.squeeze(x, dim=2)
print('=======out_2=========')
print(out_2.shape)
# =======x=========
# torch.Size([2, 1, 1, 3, 1, 4])
# =======out_2=========
# torch.Size([2, 1, 3, 1, 4])x = torch.rand(1,2,1,1,3,1,1,4)
print('=======x=========')
print(x.shape)
out_3 = torch.squeeze(x, dim=2)
print('=======out_3=========')
print(out_3.shape)
# =======x=========
# torch.Size([1, 2, 1, 1, 3, 1, 1, 4])
# =======out_3=========
# torch.Size([1, 2, 1, 3, 1, 1, 4])
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