squeeze()和unsequeeze()函数的作用

于 2024-08-14 14:44:51 发布
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sequeeze(dim):用于在指定位置添加一个大小为1的新维度

例如：

 

 其他的大家自行尝试！

squeeze()：squeeze函数用于去除张量中所有大小为1的维度,注意当没有传入任何参数的时候，去掉的是所有大小为1的维度。

例如：

 

 

 

PyTorch的torch.cat、squeeze()、unsqueeze()和size()函数
Python，数据分析，机器学习，深度学习
04-13 2833
目录 一、sequeeze()函数 二、unsequeeze()函数 三、size()函数 四、torch.cat函数 在Pytorch做深度学习过程中，CNN的卷积和池化过程中会用到torch.cat、squeeze()、unsqueeze()和size()函数，下面分别做讲解： 一、sequeeze()函数 x.squeeze(dim) 用途：进行维度压缩，去掉tensor中维数为1的维度 参数设置：如果设置dim=a，就是去掉指定维度中维数为1的 示例： import ..
pytorch常用函数view、sum、sequeeze、cat和chunk
Cachel Wood的博客
10-05 437
指定dim=1维度上的维度为2，则可以自动调整dim=0维度的长度。，代表自动调整这个维度上的元素个数，以保证元素的总数不变。用途：进行维度压缩，去掉。张量按照指定维度进行拆分。
squeeze函数
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squeeze  除去size为1的维度 B = squeeze(A) 描述： B = squeeze(A)，B与A有相同的元素,但所有只有一行或一列的维度（a singleton dimension）被去除掉了。A singleton dimension的特征是size(A,dim) = 1。二维阵列不受squeeze影响; 如果 A 是一个row
.squeeze()方法
qq_40821163的博客
09-23 2435
关于.squeeze()方法 输入： a = torch.rand([4,1,3,2,1,5]) print(a.shape) b = a.squeeze() print(b.shape) a1 = torch.rand([4,1,3,2,1,5]) print(a1.shape) c = a1[0].squeeze() print(c.shape) d = a1[1].squeeze() print(d.shape) e = a1[2].squeeze() print(e.shape) 输出： torc
Numpy库学习—squeeze()函数
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05-27 3651
Numpy库学习—squeeze()函数 numpy.squeeze()函数 语法：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，但是指定的维度必须为单维度，否则将会报错； 3）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； 4）返回值：数组 5) 不会修改原数组； 作用：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 场景：在机器学习和
x.squeeze()、x.unsqueeze()用法
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07-26 1万+
x.squeeze(dim) 用途：进行维度压缩，去掉tensor中维数为1的维度 参数设置：如果设置dim=a，就是去掉指定维度中维数为1的 示例： import torch x = torch.tensor([[[1],[2]],[[3],[4]]]) print('x:',x) x1 = x.squeeze() print('x1:',x1) x2 = x.squeeze(2) print('x2:',x2) 输出： x: tensor([[[1], [2]], .
unsqueeze() 方法与squeeze() 方法
wwwwzm的博客
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unsqueeze() 方法在 PyTorch 中用于在指定的维度位置插入一个维度大小为 1 的新维度。tips:()内指定维度位置，‘0’表示第一个维度位置，以此类推‘1’ ‘2’ ‘3’.......
Torch常用函数详解T
一个小白
11-08 1万+
torch 本笔记引用自PyTorch中文文档 包torch包含了多维疑是的数据结构及基于其上的多种数学操作。 1. 张量Tensors torch.is_tensor(obj): 如果obj是一个pytorch张量，则返回True torch.is_storage(obj): 如果obj是一个pytorch storage对象，则返回True torch.numel(inpu...
『NLP学习笔记』Pytorch中的DNN训练流程介绍
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Few-shot Learning技术介绍！ 文章目录一. What is PyTorch?二. Overview of the DNN Training Procedure 一. What is PyTorch? An open source machine learning framework. A Python package that provides two high-level features: 1. Tensor computation (like NumPy) with strong
unsqueeze()和squeeze()
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`unsqueeze()` 函数是 PyTorch 中的一个张量操作函数，用于在指定位置添加一个新的维度。该函数的作用是在张量的指定位置插入一个新的维度，从而改变张量的形状。
squeeze 、unsequeeze
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两者都是作用于tensor。 记住单词：squeeze是挤压、塞入的意思 unsqueeze(num)是增加维度，num代表增加维度所在的位置。 squeeze(num)是减少维度，num代表的是减少维度所在的位置，所减少的维度只能是1维，也就是不存在数据的维度。 import torch a=torch.arange(0,6) a=a.view(2,3) print(a.shape)#torch.Size([2,3]) b=a.unsqueeze(1) print(b.shape)#torch
python中squeeze函数_详解pytorch中squeeze()和unsqueeze()函数介绍
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squeeze的用法主要就是对数据的维度进行压缩或者解压。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=to...
Python中squeeze()方法详解：删除长度为1的维度
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在Python中，squeeze()方法用于删除数组中的单一维度。某些情况下，当我们创建一个数组时，可能会出现一些不必要的维度，这些维度对于我们的计算并没有实际价值，这时可使用squeeze()方法将这些单一维度去除。
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一、unsqueeze()函数 1. 首先初始化一个a 可以看出a的维度为（2，3） 2. 在第二维增加一个维度，使其维度变为（2，1，3） 可以看出a的维度已经变为（2，1，3）了，同样如果需要在倒数第二个维度上增加一个维度，那么使用b.unsqueeze(-2) 二、squeeze()函数介绍 1. 首先得到一个维度为（1，2，3）的tensor（张量） 由图中可以看...
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squeeze( input, axis=None, name=None, squeeze_dims=None ) 该函数返回一个张量，这个张量是将原始input中所有维度为1的那些维都删掉的结果axis可以用来指定要删掉的为1的维度，此处要注意指定的维度必须确保其是1，否则会报错。 >>>y = tf.squeeze(inputs, [...
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matlab中squeeze函数作用
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<think>嗯，用户现在问的是MATLAB中的squeeze函数的作用。首先，我需要回忆一下这个函数的具体功能。记得squeeze函数主要是用来去除数组中那些大小为1的维度，也就是所谓的单一维度或者单例维度。比如，一个三维数组如果第三维的大小是1，那么使用squeeze之后，就会变成二维数组。 接下来，我得考虑用户为什么会问这个问题。可能他们在处理数据时遇到了维度问题，比如从文件中读取的数据或者经过某些运算后得到的数组带有不必要的单例维度，导致后续操作出错或者不方便。比如用户之前提到的代码报错，可能就是维度的问题，所以现在他们想深入了解squeeze的作用，以便更好地调试代码。 然后，我需要考虑如何组织回答。首先应该明确说明squeeze的基本作用，然后给出一些例子，帮助用户更直观地理解。比如，创建一个三维数组，其中第三维是1，使用squeeze后变成二维。还可以举一个四维数组的例子，展示多个单例维度被去除的情况。 另外，用户可能对实际应用场景感兴趣，所以需要举一些实际例子，比如图像处理中的数据维度调整，或者从MAT文件加载数据后的处理。这些例子能让用户明白在什么情况下需要使用squeeze函数。 同时，需要注意用户可能的误区，比如squeeze只能去除单例维度，而不会改变其他维度的顺序。还要提醒用户，如果数组中没有单例维度，squeeze不会起作用，保持原数组不变。 可能还需要对比其他函数，比如reshape或者permute，说明squeeze的独特之处，即自动去除所有单例维度，而其他函数需要手动指定维度变化，这样用户可以根据需求选择不同的方法。 最后，要确保回答结构清晰，分点列出，让用户容易理解。同时，语言要简洁明了，避免使用过于专业的术语，或者如果使用的话，要加以解释。比如，解释“单例维度”是什么意思，确保用户没有相关背景也能理解。 总结一下，回答的结构应该是：功能概述、示例演示、实际应用、注意事项。这样用户能逐步了解squeeze的作用，应用场景以及需要注意的地方，帮助他们更好地在代码中使用这个函数，避免错误。</think>在 MATLAB 中，`squeeze` 函数的核心作用是**删除数组中的单例维度**（即长度为1的维度）。以下是详细解析： --- ### **功能说明** `B = squeeze(A)` 操作： 1. 输入任意维度数组 `A` 2. **自动检测**所有长度为1的维度 3. **删除**这些单例维度 4. 返回维度更精简的数组 `B` --- ### **示例演示** #### 示例1：三维数组压缩 ```matlab A = rand(3,1,2); % 创建3x1x2数组 B = squeeze(A); % 删除中间的1维度 disp(size(B)) % 输出结果：3 2 → 变为二维数组 ``` #### 示例2：多单例维度处理 ```matlab C = rand(1,1,4,1); % 创建1x1x4x1数组 D = squeeze(C); % 删除所有单例维度 disp(size(D)) % 输出结果：4 → 变为一维向量 ``` --- ### **实际应用场景** 1. **图像处理**：处理批量单通道图像时（如100x100x1xN），压缩为100x100xN 2. **数据加载**：从 `.mat` 文件加载数据时，常出现多余单例维度 3. **维度对齐**：神经网络输入维度要求（如某些框架不接受单例维度） --- ### **注意事项** 1. **维度顺序保留**：不会改变非单例维度的顺序 ```matlab E = rand(2,1,3); F = squeeze(E); % 结果为2x3（原第3维变为第2维） ``` 2. **无变化情况**：若数组无单例维度，返回原数组 ```matlab G = rand(4,5); H = squeeze(G); % 保持4x5不变 ``` --- ### **对比其他函数** | 函数 | 功能差异 | |-------------|--------------------------------| | `reshape` | 强制改变维度，可能破坏数据顺序 | | `permute` | 手动调整维度顺序 | | `shiftdim` | 自动删除前导单例维度 | --- ### **典型错误规避** ```matlab % 错误案例：尝试压缩非单例维度 X = rand(2,3,4); Y = squeeze(X); % 无效操作，Y仍为2x3x4 ``` 通过合理使用 `squeeze`，可使代码更简洁且避免维度不匹配错误。
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