pytorch中squeeze()和unsqueeze()函数

 

下面使用一个二维矩阵看下dim不同时呈现出的效果：

    # 创建一个3*4的全1二维tensor
    a = torch.ones(3,4)
    '''
    运行结果

tensor([[1., 1., 1., 1.],
            [1., 1., 1., 1.],
            [1., 1., 1., 1.]])
    '''

在0维度上插入一个维度，可以看到现在a的形状变为[1, 3, 4]，第0维度的大小默认是1

a = a.unsqueeze(0)
    print(a.shape)
    '''

    运行结果

tensor([[[1., 1., 1., 1.],
             [1., 1., 1., 1.],
             [1., 1., 1., 1.]]])
    torch.Size([1, 3, 4])
    '''

在最后一个维度上插入一个维度，形状变为[3, 4, 1]

a = a.unsqueeze(a.dim())
    print(a.shape)
    '''

    运行结果

tensor([[[1.],
             [1.],
             [1.],
             [1.]],
            [[1.],
             [1.],
             [1.],
             [1.]],
            [[1.],
             [1.],
             [1.],
             [1.]]])
    torch.Size([3, 4, 1])
    '''