squeeze降维问题解析

最新推荐文章于 2025-11-10 12:07:23 发布
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这篇博客探讨了numpy库中squeeze函数的使用，通过示例解释了如何去除数组中的单尺寸轴。问题涉及了不同参数下对数组维度的影响，包括对不同轴的指定以及默认情况下的操作。

a=np.zeros((4,2,4,3))
b=a[0:1,0:1,:,:]
问题1：c=b.squeeze()
问题2：c=b.squeeze(0)

b = a[0:1,:,2:3,:]
问题1：c = b.squeeze(0)
问题2：c = b.squeeze()
问题3：c = b.squeeze(-1)

pytorch中的squeeze和unsqueeze
约定的博客
05-19 744
squeeze：压缩，要减少维度。 unsqueeze：解压缩，要增加维度。 torch.squeeze(input)，那么会把input中所有维度长度为1的维度去掉。 torch.squeeze(input,dim=1)，那么在给定dim的情况下，就只去掉dim这个维度，其他维度还保留。 import torch x = torch.rand(5,3) x = x.squeeze(1) tensor([[0.0621, 0.2074, 0.5420], [0.5897, 0.3664, 0.4387],
Pytorch squeeze() unsqueeze() 用法
百般回首曾经的相遇，留下的只是一缕残忆
07-26 3865
Pytorch squeeze() unsqueeze() 用法
pytorch学习之---squeeze()和unsqueeze()函数功能及使用
guihaiyuan123的博客
01-31 6万+
首先这个squeeze单词啥意思： 1.squeeze(1)和squeeze(-1)作用： 两者的效果一样，都是给张量tensor降维，但不是啥张量都可以用这两个函数来降维，它只能降维一种情况下张量的维度。就是我的张量tensor是一个n*1维度的张量，例如：张量[[1], [2], [3]]是一个3*1维的，调用这两个函数后效果如图： 但是如果不是n*1的这种2维张量的话，如本就是1维的，或者m*n（其中m和n都是大于1的）这种的话，调用这个函数一点效果没有。 2.squeeze(0)
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 6996
torch.squeeze()和torch.unsqueeze()、torch.cat()和torch.stack()函数功能及使用
squeeze函数的意义？
dijkstar的专栏
09-14 3804
matlab或者numpy中squeeze函数的意义：去掉矩阵中维数为1的条目，注意会减低矩阵的维数，但不会减少元素的数目。以matlab举例： x(2,3,4)=100; % x是一个三维的数组 size(x) ans = 2 3 4 若： y=x(2,2,:) % 取出x的第二行、第二列上的所有元素，赋值给数组y，注意y的维数仍为3 size(y) ans...
opencv中PCA降维
sdsfzccnu的博客
09-20 338
https://blog.51cto.com/luoqiu/1618532 #pragma once#pragma execution_character_set("utf-8") #include <opencv/cv.h> #include <opencv/highgui.h> #include <stdio.h> #include <stdlib....
matlab 矩阵数组 matlab 三维 数组 数组降维 数组降维 数组降维
03-01
降维是数据分析中的一个重要步骤，它有助于减少计算复杂性，提高效率，同时还能帮助我们识别数据的主要特征。本文将详细讲解MATLAB中的矩阵和数组操作，特别是关于三维数组的处理以及如何进行数组降维。 首先，让...
降维和成分分析技术全解析
### 降维和成分分析技术全解析 #### 1. 因子分析在异方差噪声下的有效性 在处理含有异方差噪声的数据集时，因子分析展现出了显著的有效性。主成分分析（PCA）在无噪声情况下能达到约4657的最大平均对数似然值，但在...
23、移动卷积神经网络：MobileNet v2与SqueezeNet深度解析
s8t9u0v1w的博客
08-18 58
本文深入解析了MobileNet v2和SqueezeNet两种轻量级卷积神经网络架构。MobileNet v2通过倒置残差块和线性瓶颈设计，在降低参数数量和计算成本的同时提升了准确率；而SqueezeNet利用火模块和挤压-扩展策略，在保持与AlexNet相当准确率的前提下大幅减少模型参数。文章详细分析了两种模型的核心组件和关键技术，并探讨了它们在移动设备和物联网领域的应用前景。
基于 Paddle 框架实现轻量化卷积神经网络 SqueezeNet
08-15
首先是使用1x1卷积核的挤压层（squeeze layers），这种层能够降低模型的参数数量，并且可以作为降维的手段。其次是采用扩展层（expand layers），这些层包含了1x1和3x3的卷积核，能够扩展特征通道数，增加网络深度。...
18、降维与成分分析技术详解
g5h6i的博客
11-10 16
本文详细探讨了多种降维与成分分析技术，包括因子分析、稀疏主成分分析（Sparse PCA）、非负矩阵分解（NNMF）、独立成分分析（ICA）和潜在狄利克雷分配（LDA）。针对不同数据类型和应用场景，如含异方差噪声的数据、文本文档、图像与音频信号等，分析了各方法的原理、优势及适用条件。通过实际代码示例与应用效果对比，提供了技术选型的决策流程与参数调优建议，并展望了多技术融合、复杂数据处理与自动化调参等未来研究方向。
python中np.squeeze()、torch.squeeze()、torch.unsqueeze()、torch.expand()函数解析
程序员，他们想的是什么?他们想的永远都是技术，他们崇尚的也永远都是技术。
12-28 768
场景：在机器学习和深度学习中，通常算法的结果是可以表示向量的数组（即包含两对或以上的方括号形式[[]]），如果直接利用这个数组进行画图可能显示界面为空（见后面的示例）。场景：在机器学习和深度学习中，通常算法的结果是可以表示向量的数组（即包含两对或以上的方括号形式[[]]），如果直接利用这个数组进行画图可能显示界面为空（见后面的示例）。秩等于1的矩阵是一类特殊的矩阵，它一定可以表示为一个非零列向量(列矩阵)与一个非零行向量(行矩阵)的乘积.根据矩阵乘法的结合律这类矩阵的乘法和方幂运算可以大大简化;
[Python] 增加维度或者减少维度：a.squeeze(axis) 和 a.unsqueeze(axis)
真理无穷，进一步有进一步的欢喜
06-27 1万+
a.squeeze(axis) 和 a.unsqueeze(axis)是变换矩阵为维度的重要函数。
torch.squeeze()和unsqueeze()
u013444215的博客
08-22 2万+
queeze() 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。 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。 eg1： a = torch.Tensor(1,3) print a tensor([[-1.37,4.56,-3.57]]) ...
numpy的squeeze函数
tracy_leaf的博客
02-09 14万+
http://blog.youkuaiyun.com/zenghaitao0128/article/details/78512715reshape函数：改变数组的维数（注意不是shape大小）&gt;&gt;&gt; e= np.arange(10) &gt;&gt;&gt; e array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) &gt;&gt;&gt; e.reshape(1,1,...
pytorch 操作之squeeze
2401_84036521的博客
06-27 758
python运行# 创建一个最后一维尺寸为 1 的张量print("原始张量形状:", x.shape) # 输出: torch.Size([3, 1])# 移除最后一个维度print("操作后张量形状:", y.shape) # 输出: torch.Size([3])print(y)# 输出: tensor([1, 2, 3])这里，原始张量是形状为[3, 1]的二维张量，通过移除了最后一个维度，变成了形状为[3]的一维张量。python运行# 创建一个最后一维尺寸不为 1 的张量。
PyTorch入门——数组维度及squeeze、unsqueeze
m0_43401436的博客
07-14 2363
数组维度的理解及squeeze、unsqueeze用法介绍
【学习笔记】pytorch中squeeze()和unsqueeze()函数介绍
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flysky_jay的博客
08-12 38万+
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...
squeeze
最新发布
12-12
<think>我们被要求解释Matlab中squeeze函数的作用，并且参考了用户提供的引用内容。根据引用[1]和[2]，squeeze函数用于删除数组中维度大小为1的维度。具体来说： - 输入一个数组A，squeeze(A)返回一个数组B，B和A有相同的元素，但是所有长度为1的维度被去除。 - 二维数组不受影响，因为二维数组没有多余的单一维度（即长度为1的维度）需要去除。 - 对于行向量（1×n）或列向量（n×1）或者标量（1×1），squeeze不会改变它们，因为它们是二维的（虽然有一个维度是1，但它们是二维数组，而squeeze只去除单一维度，但不会将二维数组降到一维）。 - 实际上，squeeze主要用于处理高维数组（三维及以上）中多余的单一维度。 引用[3]给出了一个具体例子：在图像处理中，有时会得到1×M×N的三维数组（第一个维度为1），为了显示或分析，需要将其转换为M×N的二维数组，这时就可以使用squeeze函数。 因此，我们可以这样组织回答： 1. 函数定义：B = squeeze(A) 删除数组A中所有长度为1的维度。 2. 详细解释：对于高维数组，如果某个维度的大小为1，则该维度会被去除，从而降低数组的维度。但注意，不会将二维数组降为一维（因为二维数组即使某一维为1，它仍然是二维，squeeze只去除单一维度，但保留二维结构）。 3. 举例说明：比如一个1×3×2的数组，经过squeeze后变成3×2的二维数组。 注意：引用[4]似乎与squeeze函数无关，它展示的是结构体数组的创建和访问，我们可以忽略。 同时，按照系统指令，我们需要使用LaTeX格式表示数学表达式，并且回答使用中文。 另外，生成相关问题。 因此，回答如下： </think> ### MATLAB 中 `squeeze` 函数的作用详解 `B = squeeze(A)` 函数用于**删除数组 `A` 中所有长度为 1 的维度（单一维度）**，返回维度精简后的数组 `B`，同时保持原始数据的元素不变。以下是详细说明： #### 核心功能 1. **删除单一维度** 若数组 `A` 存在维度 `dim` 满足 $size(A, dim) = 1$（即该维度长度=1），则 `squeeze` 会移除该维度。 *示例*： - 输入：$A$ 为 $1 \times 3 \times 2$ 的三维数组 - 输出：$B$ 变为 $3 \times 2$ 的二维数组（移除了第一维） 2. **二维数组不受影响** 若 `A` 是二维数组（如矩阵、行/列向量），即使存在 $size(A,dim)=1$（例如行向量 $1 \times n$），也不会降维至一维数组。 *示例*： - 输入：行向量 $A = [1,2,3]$（尺寸 $1 \times 3$) - 输出：$B$ 仍为 $1 \times 3$（保持二维） 3. **标量处理** 标量（$1 \times 1$）输出保持不变：$B = A$。 #### 典型应用场景 1. **图像/信号处理** 处理多通道数据时，常出现冗余维度（如 $1 \times M \times N$），需转换为 $M \times N$ 格式才能显示： ```matlab imageData = rand(1, 100, 200); % 1×100×200 数组 squeezedData = squeeze(imageData); % 转换为 100×200 矩阵 imshow(squeezedData); % 显示图像[^3] ``` 2. **高维数据降维** 简化神经网络输出或传感器数据的维度： ```matlab sensorData = rand(5, 1, 10); % 5×1×10 数组 cleanData = squeeze(sensorData); % 转换为 5×10 矩阵 ``` #### 数学表示 设数组 $A$ 的维度为 $(d_1, d_2, ..., d_k)$，其中某些 $d_i = 1$。 `squeeze` 操作可表示为： $$B = \text{squeeze}(A), \quad \text{dim}(B) = (d_j) \mid d_j > 1$$ 即输出 $B$ 的维度由 $A$ 中所有大于 1 的维度组成。 #### 注意事项 - **不改变数据顺序**：元素排列顺序与原始数组一致。 - **避免误用**：若需将行/列向量转为真正的一维数组，应使用 `A(:)` 而非 `squeeze`。 --- ### 示例演示 ```matlab % 创建 2×1×3 数组 A = rand(2, 1, 3); disp("原始尺寸:" + mat2str(size(A))); % 输出 [2,1,3] % 删除单一维度 B = squeeze(A); disp("处理后尺寸:" + mat2str(size(B))); % 输出 [2,3] ```
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