presser dans PyTorch

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*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]])

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