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Pytorchで「スクイーズ解除」は何をしますか？

私はドキュメントを見ています、そしてここにそれらの例があります。この例がそれらの説明にどのように対応するか理解できません：「指定された位置に挿入されたサイズ1の次元を持つ新しいテンソルを返します。」

>>> 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]])
pythonpytorchtorchtorchvision
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user6549804

配列の前と後の形状を見ると、その前は_(4,)_であり、その後は_(1, 4)_（2番目のパラメーターが_0_の場合）および_(4, 1)_であることがわかります。 （2番目のパラメーターが_1_の場合）。そのため、2番目のパラメータの値に応じて、_1_が軸_0_または_1_の配列の形で挿入されました。

これは、サイズ_1_（シングルトン）の軸を削除する np.squeeze() （MATLABから借用した命名法）の反対です。

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norok2

これはPyTorchのレガシーであるため、PyTorchの参照がここで言及されていない理由はわかりません。

torch.squeezeenter image description here

torch.unsqueezeenter image description here

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prosti

寸法を追加する位置を示します。 torch.unsqueezeは、テンソルに次元を追加します。たとえば、形状のテンソル（3）があるとします。0の位置に次元を追加すると、形状は（1,3）になります。つまり、1行3列です。 1の位置に追加すると、（3,1）になります。これは、3行と1列を意味します。形状（2,2）の2Dテンソルがある場合、0の位置に余分な次元を追加します。これにより、テンソルの形状が（1,2,2）になります。これは、1つのチャネル、2つの行、2を意味します。列。 1の位置に追加すると、形状は（2,1,2）になるため、2つのチャネル、1つの行と2つの列があります。 2の位置に追加すると、テンソルの形状は（2,2,1）になります。これは、2つのチャネル、2つの行、1つの列を意味します。

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blueboy21