PyTorch에서 짜내기

커피 한잔 사주세요😄

*내 게시물에서는 unsqueeze()에 대해 설명하고 있습니다.

squeeze()는 아래와 같이 0개 이상의 요소로 구성된 0D 이상의 D 텐서에서 크기가 1인 경우 0개 이상의 차원이 제거된 0개 이상의 요소로 구성된 0D 이상의 D 텐서를 가져올 수 있습니다.

*메모:

• squeeze()는 토치나 텐서와 함께 사용할 수 있습니다.
• 토치 또는 텐서(필수 유형: int, float, complex 또는 bool의 텐서)를 사용하는 첫 번째 인수(입력).
• torch의 두 번째 인수 또는 텐서의 첫 번째 이상의 인수는 희미합니다(Optional-Type:int, int의 튜플 또는 int 목록). *메모:
  • 각 번호는 고유해야 합니다.
  • 크기가 1인 0개 이상의 특정 차원을 제거할 수 있습니다.
  • 크기가 1이 아닌 경우에는 설정하더라도 0개 이상의 차원이 제거되지 않습니다.

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]])

위 내용은 PyTorch에서 짜내기의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!