torch.squeeze和torch.unsqueeze用法

一、torch.squeeze用法

torch.squeeze可以对tensor的维度进行压缩。

>>> d = torch.arange(6).view(1,2,1,3)
>>> d
tensor([[[[0, 1, 2]],

         [[3, 4, 5]]]])
>>> d.shape
torch.Size([1, 2, 1, 3])

不加参数直接调用torch.squeeze函数

>>> d.squeeze()
tensor([[0, 1, 2],
        [3, 4, 5]])
>>> d.squeeze().shape
torch.Size([2, 3])

可以看出，维度为(1,2,1,3)直接变为了(2,3)。即去掉了维度为1的所有维度。

调用torch.squeeze的同时传入参数

我们依次传入参数0,1,2,3。0指向第一个维度，1指向第二个维度，同理，以此类推。由于tensor的shape是(1,2,1,3)。所以知识第二个维度和第四个维度为1.所以传入的参数可以是1或者3.这样就可以消除对应位置的维度。

>>> d.shape
torch.Size([1, 2, 1, 3])
>>> d.squeeze(0).shape
torch.Size([2, 1, 3])
>>> d.squeeze(1).shape
torch.Size([1, 2, 1, 3])
>>> d.squeeze(2).shape
torch.Size([1, 2, 3])
>>> d.squeeze(3).shape
torch.Size([1, 2, 1, 3])

二、torch.unsqueeze函数的用法

构造一个4 x 5 的tensor

>>> a = torch.arange(20).view(4,5)
>>> a
tensor([[ 0,  1,  2,  3,  4],
        [ 5,  6,  7,  8,  9],
        [10, 11, 12, 13, 14],
        [15, 16, 17, 18, 19]])
>>> a.shape
torch.Size([4, 5])

a.unsqueeze(0) 在索引0对应位置增加一个维度

>>> a.unsqueeze(0)
tensor([[[ 0,  1,  2,  3,  4],
         [ 5,  6,  7,  8,  9],
         [10, 11, 12, 13, 14],
         [15, 16, 17, 18, 19]]])
>>> a.unsqueeze(0).shape
torch.Size([1, 4, 5])

a.unsqueeze(1) 在索引1对应位置增加一个维度

>>> a.unsqueeze(1)
tensor([[[ 0,  1,  2,  3,  4]],

        [[ 5,  6,  7,  8,  9]],

        [[10, 11, 12, 13, 14]],

        [[15, 16, 17, 18, 19]]])
>>> a.unsqueeze(1).shape
torch.Size([4, 1, 5])

a.unsqueeze(2) 在索引2对应位置增加一个维度

>>> a.unsqueeze(2)
tensor([[[ 0],
         [ 1],
         [ 2],
         [ 3],
         [ 4]],

        [[ 5],
         [ 6],
         [ 7],
         [ 8],
         [ 9]],

        [[10],
         [11],
         [12],
         [13],
         [14]],

        [[15],
         [16],
         [17],
         [18],
         [19]]])
>>> a.unsqueeze(2).shape
torch.Size([4, 5, 1])

a.unsqueeze(3) 会把报错。这是因为超出了范围

>>> a.unsqueeze(3)
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in <module>
IndexError: Dimension out of range (expected to be in range of [-3, 2], but got 3)