pytorch学習におけるtorch.squeeze()とtorch.unsqueeze()の使用法

squeeze の使い方は、主にデータの次元を圧縮または伸張することです。

最初に見る torch.squeeze() この関数はデータの次元を圧縮し、行や列の次元を削除します。例えば、3 列 (1,3) の行は、最初の次元である 1 が削除されると (3) 行になります。 squeeze(a) は a の次元のうち 1 であるものをすべて削除します。1 でない次元は影響を受けません。 a.squeeze(N) は a で指定された次元のうち、1 の次元を持つものを削除します。もう一つの形式は b=torch.squeeze(a, N) で、これは a から指定された 1 の次元を削除します。

もう一度見てみましょう。 torch.unsqueeze() この関数は、基本的にデータの次元を拡張するものである。例えば、3行のデータ (3) がある場合、0 の位置に次元を追加すると、3列の行 (1,3) に変わります。 a.squeeze(N) は a の指定した位置 N に 1 の次元を追加します。別の形式は b=torch.squeeze(a, N) a は a の指定した位置 N に 1 の次元を追加したものです。

以下のコラムをご覧ください。

参考：https://blog.csdn.net/hustchenze/article/details/78989426

                https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/reference/generated/numpy.squeeze.html