挤入 PyTorch

IT行业相对于一般传统行业，发展更新速度更快，一旦停止了学习，很快就会被行业所淘汰。所以我们需要踏踏实实的不断学习，精进自己的技术，尤其是初学者。今天golang学习网给大家整理了《挤入 PyTorch》，聊聊，我们一起来看看吧！

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*我的帖子解释了 unsqueeze()。

squeeze() 可以从零个或多个元素的 0d 或多个 d 张量中获取删除零个或多个维度的零个或多个元素的 0d 或多个 d 张量，如果大小为 1，如下所示：

*备忘录：

• 挤压（）可以与火炬或张量一起使用。
• 第一个参数（输入）使用 torch 或使用张量（必需类型：int、float、complex 或 bool 的张量）。
• 带有 torch 的第二个参数或带有张量的第一个或多个参数是暗淡的（可选类型：int、int 元组或 int 列表）： *备注：
  • 每个数字必须是唯一的。
  • 它可以删除特定的零个或多个尺寸为1的维度。
  • 如果大小不为 1，即使设置零个或多个维度也不会被删除。

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]])

今天关于《挤入 PyTorch》的内容介绍就到此结束，如果有什么疑问或者建议，可以在golang学习网公众号下多多回复交流；文中若有不正之处，也希望回复留言以告知！