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这里有人知道torch.squeeze吗？函数尊重批次(例如第一)维度？从一些内联代码来看，它似乎没有......但也许其他人比我更了解内部工作原理。
顺便说一句，潜在的问题是我有形状的张量 (n_batch, channel, x, y, 1) .我想用一个简单的函数删除最后一个维度，这样我最终得到的形状是 (n_batch, channel, x, y) .
reshape 当然是可能的，甚至可以选择最后一个轴。但我想将此功能嵌入到一个层中，以便我可以轻松地将它添加到 ModuleList或 Sequence目的。
编辑:刚刚发现 Tensorflow (2.5.0) 的函数 tf.linalg.diag是否尊重批次维度。仅供引用，您使用的每个功能可能会有所不同
最佳答案
不!挤压不尊重批次尺寸。如果在批处理维度可能为 1 时使用挤压，这是一个潜在的错误来源。经验法则是默认情况下只有 torch.nn 中的类和函数尊重批处理维度。
这让我过去很头疼。 我建议使用 reshape或仅使用 squeeze使用可选的输入维度参数。 在您的情况下，您可以使用 .squeeze(4)只删除最后一个维度。这样就不会发生任何意外。没有输入维度的挤压导致了我意想不到的结果，特别是当
nn.DataParallel正在使用(在这种情况下，特定实例的批量大小可能会减少到 1)关于pytorch - 炬管挤压和批处理尺寸，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/60619886/
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已关闭。此问题不符合Stack Overflow guidelines 。目前不接受答案。 这个问题似乎与 help center 中定义的范围内的编程无关。 . 已关闭 3 年前。 此帖子于去年编辑
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！