Torch.sqeeze() 函数

最新推荐文章于 2024-10-05 01:15:00 发布
原创 最新推荐文章于 2024-10-05 01:15:00 发布
· 396 阅读 · 1 ·
版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#pytorch

本文详细介绍如何在PyTorch中利用squeeze()函数对张量进行维度压缩，提供实例演示，包括无参数和指定维度的情况。掌握这一技巧对于优化模型内存和计算效率至关重要。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

官方文档：torch.squeeze — PyTorch 1.10 documentation

torch.squeeze(input, dim=None, *, out=None) → Tensor

squeeze()函数对输入张量进行维度压缩后返回一个tensor（张量），其中 input 中大小为1的所有维都已删除。

1. 例子：如果 input 的形状为 (A×1×B×C×1×D)，那么返回的tensor的形状则为 (A×B×C×D)

当给定 dim 时，那么只在给定的维度（dimension）上进行压缩操作。

2. 例子：如果 input 的形状为 (A×1×B)，squeeze(input, 0)后，返回的tensor不变；squeeze(input, 1)后，返回的tensor将被压缩为 (A×B)
 

 

PyTorch学习之 torch.squeeze 函数
qq_46396470的博客
06-28 1195
的示例，以帮助更好地理解其用法。的主要作用是从给定的张量。
pytorch的squeeze、cat函数
abc781cba的博客
03-23 1万+
1 squeeze(): 去除size为1的维度，包括行和列。至于维度大于等于2时，squeeze()不起作用。行、例：>>> torch.rand(4, 1, 3) (0 ,.,.) = 0.5391 0.8523 0.9260 (1 ,.,.) = 0.2507 0.9512 0.6578 (2 ,.,.) = 0.7302 0.3531 0.9...
pytorch中的torch.squeeze()函数
热门推荐
qq_40305043的博客
08-03 5万+
torch.squeeze(input, dim=None, out=None) squeeze()函数的功能是维度压缩。返回一个tensor（张量），其中 input 中大小为1的所有维都已删除。 举个例子：如果 input 的形状为 (A×1×B×C×1×D)，那么返回的tensor的形状则为 (A×B×C×D) 当给定 dim 时，那么只在给定的维度（dimension）上进行压缩操作。 举个例子：如果 input 的形状为 (A×1×B)，squeeze(input, 0)后，返回的tensor
【pytorch】torch.unsqueeze() 、torch.squeeze()
Drug discovery
06-13 2万+
目录 1. torch.unsqueeze 详解 2.unsqueeze_和unsqueeze的区别 3. torch.squeeze 详解 1. torch.unsqueeze 详解 torch.unsqueeze(input, dim, out=None) 作用：扩展维度 返回一个新的张量，对输入的既定位置插入维度 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为负，则将会被转化dim+input.dim()+1 参数: tensor (...
pytorch torch.squeeze函数介绍
qq_27390023的博客
09-04 760
函数分别去除所有尺寸为 1 的维度和只去除指定维度的尺寸为 1 的维度，并打印出结果张量的形状。函数用于去除张量中尺寸为 1 的维度。在上述示例中，首先创建了一个形状为。在 PyTorch 中，的三维张量，然后使用。
Pytorch基础 - 1. torch.squeeze() 和 unsqueeze()
Aaron_neil的博客
12-24 1938
tensor升维和降维是神经网络的基本操作，比如不同维feature融合等都需要改操作。常用的函数有torch.unsqueeze() 和 torch.unsqueeze()操作。
小白解说SqueezeNet的Model部分
keny-大成的博客
06-19 434
小白解说SqueezeNet的Model部分 源码全部 import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable import torch.functional as F import numpy as np import torch.optim as optim import math class fire(nn.Module): def __init__(self, inplanes,squeeze_pla
【有啥问啥】SE（Squeeze-and-Excitation）架构详解
最新发布
Chauvin的博客
10-05 1480
在深度学习，特别是计算机视觉领域，卷积神经网络（CNN）的发展日新月异。为了进一步提升CNN的特征提取能力和模型性能，研究者们不断探索新的网络架构和组件。其中，Squeeze-and-Excitation（SE）架构作为一种创新的特征重标定机制，自提出以来便受到了广泛的关注和应用。本文将详细解析SE架构的工作原理、实现方式、优势及其在不同网络架构中的应用。
CVPR 2024 即插即用！ CA：新注意力机制，助力分类 检测 分割涨点！
2401_86394129的博客
09-05 3609
为了更加清晰的描述CA注意力，这里先对SE block进行讨论。
深度学习框架_PyTorch_torch.squeeze()函数和torch.unsqueeze()函数的用法
欢迎大家关注我
02-17 422
torch.squeeze()函数的用法主要是对数据的维度进行压缩，去掉维数为1的维度。 torch.squeeze(x)是去掉x中所有维数为1的维度；x.squeeze(n)是去掉x中指定的维数为1的维度。 接下来我们在具体代码中了解： >>> c tensor([[[1., 1., 1.], [1., 1., 1.], [1., 1., 1...
Pytorch常用的函数(一)torch.squeeze()和torch.unsqueeze()、torch.cat()和torch.stack()函数功能及使用
qq_44665283的博客
06-05 6631
torch.squeeze()和torch.unsqueeze()、torch.cat()和torch.stack()函数功能及使用
Pytorch——squeeze()函数
Williamcsj的博客
12-26 151
降维函数
Pytorch中squeeze()函数
weixin_40730615的博客
04-07 1438
squeeze() 函数：从数组的形状中删除单维度条目，即把shape中为1的维度去掉 用法：numpy.squeeze(a,axis = None) a表示输入的数组； axis用于指定需要删除的维度，但是指定的维度必须为单维度，否则将会报错； axis的取值可为None 或 int 或 tuple of ints, 可选。若axis为空，则删除所有单维度的条目； 返回值：数组； 不会修改原数组； >>> a = e.reshape(1,1,10) >&gt
【转】torch.squeeze
u_7890的博客
10-12 385
链接：torch.squeeze “ 先看torch.squeeze() 这个函数主要对数据的维度进行压缩，去掉维数为1的的维度，比如是一行或者一列这种，一个一行三列（1,3）的数去掉第一个维数为一的维度之后就变成（3）行。squeeze(a)就是将a中所有为1的维度删掉。不为1的维度没有影响。a.squeeze(N) 就是去掉a中指定的维数为一的维度。还有一种形式就是b=torch.sque...
PyTorch中的squeeze() 函数
YHKKun的博客
03-18 1571
在神经网络中，某些层可能会输出带有大小为1的额外维度的张量。这些维度可能是因为在卷积层之后没有使用适当的池化层，或者在全连接层之前输入数据的维度不匹配所导致的。：在深度学习任务中，经常需要将不同来源的张量进行维度对齐以便进行运算（如加法、连接等）。函数是一个很有用的张量操作，它用于移除张量中所有大小为1的维度。函数可以用来移除这些多余的维度，使得输出张量的形状与后续层的输入要求相匹配。函数可以减少张量所占用的内存空间，从而允许在有限的内存资源下处理更多的数据。，则只会移除该指定维度上大小为1的维度。
pytorch 笔记之squeeze
明顯有閒
09-07 784
squeeeze使用 torch.squeeze(input, dim=None, out=None) → Tensor Returns a tensor with all the dimensions of input of size 1 removed. 简单来说，squeeze只压缩所有长度为1的维度。如果指定dim(int, optional)，则在指定的维度上压缩，且只...
pytorch系列：torch.squeeze
cgfth
12-10 282
torch.squeeze(input, dim=None, out=None) 返回一个输入的所有规模为1的维移除的tensor。 如： 输入的shape为：(A×1×B×C×1×D)(A \times 1 \times B \times C \times 1 \times D)(A×1×B×C×1×D)，输出的tensor为：(A×B×C×D)(A \times B \times C \tim...
Python sqeeze()和scatter（）
xijingmingxijingming的专栏
03-13 416
来源这行代码： plt.scatter(X[0, :], X[1, :], c=np.squeeze(Y), s=40, cmap=plt.cm.Spectral) 1、 squeeze 函数：从数组的形状中删除单维度条目，即把shape中为1的维度去掉 用法：numpy.squeeze(a,axis = None) 1）a表示输入的数组； 2）axis用于指定需要删除的维度，但...
PyTorch squeeze()函数和unsqueeze()函数 介绍
qq_27278957的博客
12-14 596
1、torch.squeeze() torch.squeeze() 对数据的维度进行压缩；去掉维数为1的的维度。 squeeze(a)将a中所有为1的维度删掉，不为1的维度没有影响。 a.squeeze(N) 就是去掉a中指定的维数为一的维度。 还有一种形式就是b=torch.squeeze(a，N) ，在a中指定位置N去掉一个维数为1的维度； 2、torch.unsqueeze() torch.unsqueeze()对数据维度进行扩充； a.squeeze(N) 就是在a中指定位置N加上一个维
torch.stack函数和torch.cat
08-24
torch.stack函数和torch.cat函数都用于将多个张量按照指定的维度进行拼接，但它们有一些区别。 torch.cat函数可以按照指定的维度将多个张量拼接在一起，返回拼接后的结果。它的使用方式为：torch.cat(tensors, dim=...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值