PyTorchでテンソルをスクイーズおよびアンスクイーズする方法は？

テンソルをスクイーズするには、 torch.squeeze（）を使用します 方法。入力テンソルのすべての次元を持つ新しいテンソルを返しますが、サイズ1を削除します。たとえば、入力テンソルの形状が（M☓1☓N☓1☓P）の場合、スクイーズされたテンソルの形状は（ M☓M☓P）。

テンソルのスクイーズを解除するには、 torch.unsqueeze（）を使用します 方法。特定の位置に挿入されたサイズ1の新しいテンソル次元を返します。

ステップ

• 必要なライブラリをインポートします。以下のすべてのPythonの例では、必要なPythonライブラリはトーチです。 。すでにインストールされていることを確認してください。

• テンソルを作成して印刷します。

• torch.squeeze（input）を計算します 。サイズ1をスクイーズ（削除）し、入力の他のすべての次元でテンソルを返します。 テンソル。

• torch.unsqueeze（input、dim）を計算します 。指定された次元にサイズ1の新しい次元を挿入し、テンソルを返します。

• スクイーズされたテンソルおよび/またはスクイーズされていないテンソルを印刷します。

例1

# Python program to squeeze and unsqueeze a tensor
# import necessary library
import torch

# Create a tensor of all one
T = torch.ones(2,1,2) # size 2x1x2
print("Original Tensor T:\n", T )
print("Size of T:", T.size())

# Squeeze the dimension of the tensor
squeezed_T = torch.squeeze(T) # now size 2x2
print("Squeezed_T\n:", squeezed_T )
print("Size of Squeezed_T:", squeezed_T.size())

出力

Original Tensor T:
tensor([[[1., 1.]],
         [[1., 1.]]])
Size of T: torch.Size([2, 1, 2])
Squeezed_T
: tensor([[1., 1.],
         [1., 1.]])
Size of Squeezed_T: torch.Size([2, 2])

例2

# Python program to squeeze and unsqueeze a tensor
# import necessary library
import torch

# create a tensor
T = torch.Tensor([1,2,3]) # size 3
print("Original Tensor T:\n", T )
print("Size of T:", T.size())

# Squeeze the tensor in dimension o or column dim
unsqueezed_T = torch.unsqueeze(T, dim = 0) # now size 1x3
print("Unsqueezed T\n:", unsqueezed_T )
print("Size of UnSqueezed T:", unsqueezed_T.size())

# Squeeze the tensor in dimension 1 or row dim
unsqueezed_T = torch.unsqueeze(T, dim = 1) # now size 3x1
print("Unsqueezed T\n:", unsqueezed_T )
print("Size of Unsqueezed T:", unsqueezed_T.size())

出力

Original Tensor T:
   tensor([1., 2., 3.])
Size of T: torch.Size([3])
Unsqueezed T
: tensor([[1., 2., 3.]])
Size of UnSqueezed T: torch.Size([1, 3])
Unsqueezed T
: tensor([[1.],
         [2.],
         [3.]])
Size of Unsqueezed T: torch.Size([3, 1])