<em>Mac</em>Book项目 2009年学校开始实施<em>Mac</em>Book项目,所有师生配备一本<em>Mac</em>Book,并同步更新了校园无线网络。学校每周进行电脑技术更新,每月发送技术支持资料,极大改变了教学及学习方式。因此2011
2021-06-01 09:32:01
附上官網地址:
https://pytorch.org/docs/stable/index.html
squeeze的用法主要就是對資料的維度進行壓縮或者解壓。
先看torch.squeeze()
這個函數主要對資料的維度進行壓縮,去掉維數為1的的維度,比如是一行或者一列這種,一個一行三列(1,3)的數去掉第一個維數為一的維度之後就變成(3)行。squeeze(a)就是將a中所有為1的維度刪掉。不為1的維度沒有影響。a.squeeze(N) 就是去掉a中指定的維數為一的維度。還有一種形式就是b=torch.squeeze(a,N) a中去掉指定的定的維數為一的維度。
換言之:
表示若第arg維的維度值為1,則去掉該維度,否則tensor不變。(即若tensor.shape()[arg] == 1,則去掉該維度)
例如:
一個維度為2x1x2x1x2的tensor,不用去想它長什麼樣兒,squeeze(0)就是不變,squeeze(1)就是變成2x2x1x2。(0是從最左邊的維度算起的)
>>> x = torch.zeros(2, 1, 2, 1, 2) >>> x.size() torch.Size([2, 1, 2, 1, 2]) >>> y = torch.squeeze(x) >>> y.size() torch.Size([2, 2, 2]) >>> y = torch.squeeze(x, 0) >>> y.size() torch.Size([2, 1, 2, 1, 2]) >>> y = torch.squeeze(x, 1) >>> y.size() torch.Size([2, 2, 1, 2])
torch.unsqueeze()
這個函數主要是對資料維度進行擴充。給指定位置加上維數為一的維度,比如原本有個三行的資料(3),在0的位置加了一維就變成一行三列(1,3)。a.squeeze(N) 就是在a中指定位置N加上一個維數為1的維度。還有一種形式就是b=torch.squeeze(a,N) a就是在a中指定位置N加上一個維數為1的維度。
>>> x = torch.tensor([1, 2, 3, 4]) >>> torch.unsqueeze(x, 0) tensor([[ 1, 2, 3, 4]]) >>> torch.unsqueeze(x, 1) tensor([[ 1], [ 2], [ 3], [ 4]])
給一個使用上述兩個函數,並進行一次折積的例子:
from torchvision.transforms import ToTensor import torch as t from torch import nnimport cv2 import numpy as np import cv2 to_tensor = ToTensor() # 載入影象 lena = cv2.imread('lena.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) cv2.imshow('lena', lena) # input = to_tensor(lena) 將ndarray轉換為tensor,自動將[0,255]歸一化至[0,1]。 input = to_tensor(lena).unsqueeze(0) # 初始化折積引數 kernel = t.ones(1, 1, 3, 3)/-9 kernel[:, :, 1, 1] = 1 conv = nn.Conv2d(1, 1, 3, 1, padding=1, bias=False) conv.weight.data = kernel.view(1, 1, 3, 3) # 輸出 out = conv(input) out = out.squeeze(0) print(out.shape) out = out.unsqueeze(3) print(out.shape) out = out.squeeze(0) print(out.shape) out = out.detach().numpy()# 縮放到0~最大值 cv2.normalize(out, out, 1.0, 0, cv2.NORM_INF) cv2.imshow("lena-result", out) cv2.waitKey()
結果圖如下:
到此這篇關於PyTorch中的squeeze()
和unsqueeze()
解析與應用案例的文章就介紹到這了,更多相關squeeze()和unsqueeze()解析內容請搜尋it145.com以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以後多多支援it145.com!
references:
[1] 陳雲.深度學習框架之PyTorch入門與實踐.北京:電子工業出版社,2018.
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