Maison > développement back-end > Tutoriel Python > presser dans PyTorch

presser dans PyTorch

Barbara Streisand
Libérer: 2025-01-01 05:02:09
original
224 Les gens l'ont consulté

squeeze in PyTorch

Achetez-moi un café☕

*Mon message explique unsqueeze().

squeeze() peut obtenir le tenseur 0D ou plus D de zéro ou plusieurs éléments dont zéro ou plusieurs dimensions sont supprimées si la taille est 1 du tenseur 0D ou plus D de zéro ou plusieurs éléments comme indiqué ci-dessous :

*Mémos :

  • squeeze() peut être utilisé avec une torche ou un tenseur.
  • Le 1er argument (entrée) avec torch ou en utilisant un tenseur (Required-Type : tenseur de int, float, complexe ou bool).
  • Le 2ème argument avec torch ou le 1er ou plusieurs arguments avec un tenseur sont dim(Optional-Type:int, tuple of int ou list of int) : *Mémos :
    • Chaque numéro doit être unique.
    • Il peut supprimer le zéro spécifique ou plusieurs dimensions dont la taille est 1.
    • Si la taille n'est pas 1, zéro ou plusieurs dimensions ne sont pas supprimées même si vous la définissez.
import torch

my_tensor = torch.tensor([[[[0], [1]],
                           [[2], [3]],
                           [[4], [5]]]])
torch.squeeze(input=my_tensor)
my_tensor.squeeze()
torch.squeeze(input=my_tensor, dim=(0, 3))
my_tensor.squeeze(dim=(0, 3))
my_tensor.squeeze(0, 3)
torch.squeeze(input=my_tensor, dim=(0, 1, 3))
my_tensor.squeeze(dim=(0, 1, 3))
my_tensor.squeeze(0, 1, 3)
etc.
torch.squeeze(input=my_tensor, dim=(0, 1, 2, 3))
my_tensor.squeeze(dim=(0, 1, 2, 3))
my_tensor.squeeze(0, 1, 2, 3)
etc.
# tensor([[0, 1],
#         [2, 3],
#         [4, 5]])

torch.squeeze(input=my_tensor, dim=0)
torch.squeeze(input=my_tensor, dim=-4)
torch.squeeze(input=my_tensor, dim=(0,))
torch.squeeze(input=my_tensor, dim=(-4,))
torch.squeeze(input=my_tensor, dim=(0, 1))
torch.squeeze(input=my_tensor, dim=(0, 2))
torch.squeeze(input=my_tensor, dim=(0, -2))
torch.squeeze(input=my_tensor, dim=(0, -3))
torch.squeeze(input=my_tensor, dim=(1, 0))
etc.
torch.squeeze(input=my_tensor, dim=(0, 1, 2))
etc.
# tensor([[[0], [1]],
#         [[2], [3]],
#         [[4], [5]]])

torch.squeeze(input=my_tensor, dim=1)
torch.squeeze(input=my_tensor, dim=2)
torch.squeeze(input=my_tensor, dim=-2)
torch.squeeze(input=my_tensor, dim=-3)
torch.squeeze(input=my_tensor, dim=())
torch.squeeze(input=my_tensor, dim=(1,))
torch.squeeze(input=my_tensor, dim=(2,))
torch.squeeze(input=my_tensor, dim=(-2,))
torch.squeeze(input=my_tensor, dim=(-3,))
torch.squeeze(input=my_tensor, dim=(1, 2))
etc.
# tensor([[[[0], [1]],
#          [[2], [3]],
#          [[4], [5]]]])

torch.squeeze(input=my_tensor, dim=3)
torch.squeeze(input=my_tensor, dim=-1)
torch.squeeze(input=my_tensor, dim=(3,))
torch.squeeze(input=my_tensor, dim=(-1,))
torch.squeeze(input=my_tensor, dim=(1, 3))
torch.squeeze(input=my_tensor, dim=(1, -1))
torch.squeeze(input=my_tensor, dim=(2, 3))
torch.squeeze(input=my_tensor, dim=(2, -1))
torch.squeeze(input=my_tensor, dim=(3, 1))
etc.
torch.squeeze(input=my_tensor, dim=(1, 2, 3))
etc.
# tensor([[[0, 1],
#          [2, 3],
#          [4, 5]]])

my_tensor = torch.tensor([[[[0.], [1.]],
                           [[2.], [3.]],
                           [[4.], [5.]]]])
torch.squeeze(input=my_tensor)
# tensor([[0., 1.],
#         [2., 3.],
#         [4., 5.]])

my_tensor = torch.tensor([[[[0.+0.j], [1.+0.j]],
                           [[2.+0.j], [3.+0.j]],
                           [[4.+0.j], [5.+0.j]]]])
torch.squeeze(input=my_tensor)
# tensor([[0.+0.j, 1.+0.j],
#         [2.+0.j, 3.+0.j],
#         [4.+0.j, 5.+0.j]])

my_tensor = torch.tensor([[[[True], [False]],
                           [[False], [True]],
                           [[True], [False]]]])
torch.squeeze(input=my_tensor)
# tensor([[True, False],
#         [False, True],
#         [True, False]])
Copier après la connexion

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Déclaration de ce site Web
Le contenu de cet article est volontairement contribué par les internautes et les droits d'auteur appartiennent à l'auteur original. Ce site n'assume aucune responsabilité légale correspondante. Si vous trouvez un contenu suspecté de plagiat ou de contrefaçon, veuillez contacter admin@php.cn
Derniers articles par auteur
Tutoriels populaires
Plus>
Derniers téléchargements
Plus>
effets Web
Code source du site Web
Matériel du site Web
Modèle frontal