torch.squeeze

torch.squeeze(input, dim=None, out=None)

• 将输入张量形状中的1 去除并返回。
• 当给定dim时，那么挤压操作只在给定维度上。
  • 这个意思是只在给定维度上挤压张量中的1，如果给定维度上的数字不是1那也不会进行挤压。

import torch

# 随机生成一个多维整数张量
array = torch.rand(2, 1, 2, 1, 3) * 10
array = torch.ceil(array)

# 打印张量和性状
print(array.shape)
print(array)

# squeeze方法之后打印其形状
array = torch.squeeze(array)
print(array.shape)
print(array)

打印结果我放记事本里排一下版：

• 原来是清晰的2×1×2×1×3
  

• 经过torch.squeeze之后，将其为1的维度都进行压缩。

  

• 现在给定压缩的维度：

  import torch
  
  array = torch.rand(2, 1, 2, 1, 3)
  
  print(array.shape)
  
  a1 = torch.squeeze(array,2)
  print(a1.shape)
  
  a2 = torch.squeeze(array,0)
  print(a2.shape)
  
  a3 = torch.squeeze(array,3)
  print(a3.shape)

  

  我之前理解错了，我以为给定维度是多少就压缩多少维度

  • 比如(2, 1, 2, 1, 3)执行torch.squeeze(array,2)之后就会变成(1, 1, 3)，这是错的嗷。
    实际上是在你给定的维度上，如果是1那就压缩，不是1就不进行压缩.

torch.unsqueeze

torch.unsqueeze(input, dim, out=None)

返回一个新的张量，对输入的制定位置插入维1。

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为正就是按照索引序号，如果为负就是从后倒着数。

官方文档写的：如果dim为负就是dim+input.dim()+1

按照索引来是第0个，...第三个。input.dim()+1之后就是第一个，...第四个。加上dim为复数，所以就是从后倒着数，负几就是倒数第几位。

import torch

array = torch.rand(2, 1, 2, 3)

print(array.shape)

a1 = torch.unsqueeze(array,2)
print(a1.shape)

a2 = torch.unsqueeze(array,0)
print(a2.shape)

a3 = torch.unsqueeze(array,4)
print(a3.shape)

a4 = torch.unsqueeze(array,-1)
print(a4.shape)

a5 = torch.unsqueeze(array,-3)
print(a5.shape)

总结

二者可以方便的用于维度修改，给张量的计算提供便利