एक टेंसर को निचोड़ने के लिए, हम torch.squeeze() . का उपयोग करते हैं तरीका। यह इनपुट टेंसर के सभी आयामों के साथ एक नया टेंसर देता है लेकिन आकार 1 को हटा देता है। उदाहरण के लिए, यदि इनपुट टेंसर का आकार (एम 1 ☓ एन ☓ 1 ☓ पी) है, तो निचोड़ा हुआ टेंसर का आकार होगा ( एम ☓ एम ☓ पी)।
एक टेंसर को अनस्क्वीज़ करने के लिए, हम torch.unsqueeze() का उपयोग करते हैं तरीका। यह विशिष्ट स्थान पर सम्मिलित आकार 1 का एक नया टेंसर आयाम लौटाता है।
कदम
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आवश्यक पुस्तकालय आयात करें। निम्नलिखित सभी पायथन उदाहरणों में, आवश्यक पायथन पुस्तकालय है टॉर्च . सुनिश्चित करें कि आपने इसे पहले ही इंस्टॉल कर लिया है।
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एक टेंसर बनाएं और उसे प्रिंट करें।
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गणना torch.squeeze(input) . यह आकार 1 को निचोड़ता (हटाता है) और इनपुट के अन्य सभी आयामों के साथ एक टेंसर लौटाता है टेंसर.
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गणना torch.unsqueeze(इनपुट, मंद) . यह दिए गए डिम पर आकार 1 का एक नया आयाम सम्मिलित करता है और टेंसर लौटाता है।
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निचोड़ा हुआ और/या बिना निचोड़ा हुआ टेंसर प्रिंट करें।
उदाहरण 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()) आउटपुट
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])
उदाहरण 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()) आउटपुट
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])
