一、NumPy.squeeze的作用
在TensorFlow、PyTorch、NumPy等深度学习库中，经常需要对张量（Tensor）数据进行处理。有时候，通过各种操作（比如切片、转置等）之后，可能会出现维度为1的情况，这时候可以使用NumPy.squeeze函数将张量中的长度为1的维度去掉。
import numpy as np a = np.array([[[1, 2, 3]]]) print(a.shape) # (1, 1, 3) b = np.squeeze(a) print(b.shape) # (3,)
上面的代码中，使用NumPy的array函数创建了一个形状为(1, 1, 3)的三维张量。通过NumPy.squeeze函数，将长度为1的维度去掉，得到了形状为(3,)的一维数组。
二、使用NumPy.squeeze的优点
使用NumPy.squeeze函数的优点在于，它可以简化代码，提高代码的可读性。比如，在处理图像数据的时候，常常需要对张量进行转换，这时候可以使用squeeze函数去掉维度为1的轴。
import numpy as np # 创建一个形状为(1, 28, 28, 1)的四维张量 x = np.random.randn(1, 28, 28, 1) # 对张量进行切片操作，得到形状为(28, 28)的二维张量 y = x[0, :, :, 0] # 使用NumPy.squeeze函数，去掉维度为1的轴 z = np.squeeze(y) print(z.shape) # (28, 28)
上面的代码中，使用np.random.randn函数创建了一个形状为(1, 28, 28, 1)的四维张量。然后，通过对张量x进行切片操作，得到了形状为(28, 28)的二维张量y。使用np.squeeze函数，去掉维度为1的轴，得到形状为(28, 28)的二维张量z。
三、NumPy.squeeze的注意事项
NumPy.squeeze函数虽然非常方便，但是在使用的时候需要注意一些细节问题。
首先，需要注意的是，函数会返回一个新数组，因此需要将结果赋值给一个新的变量。如果不这样做，原始数组不会被改变。
import numpy as np # 创建一个形状为(1, 28, 28, 1)的四维张量 x = np.random.randn(1, 28, 28, 1) # 使用NumPy.squeeze函数去掉维度为1的轴 np.squeeze(x) print(x.shape) # (1, 28, 28, 1)
上面的代码中，使用NumPy.squeeze函数去掉维度为1的轴，但是没有保存结果。因此，原始的数组x没有被改变。
其次，需要注意的是，如果要去掉的维度不是长度为1的维度，那么squeeze函数不会做任何改变。
import numpy as np # 创建一个形状为(1, 3, 28, 28)的四维张量 x = np.random.randn(1, 3, 28, 28) # 使用NumPy.squeeze函数去掉维度为1的轴 np.squeeze(x) print(x.shape) # (1, 3, 28, 28)
上面的代码中，创建了一个形状为(1, 3, 28, 28)的四维张量。虽然它的第一维长度为1，但是它不是长度为1的轴，因此squeeze函数不会做任何改变。
四、总结
NumPy.squeeze函数是一个非常方便的工具，可以用来轻松压缩多余的维度。在处理张量数据时，使用squeeze函数可以简化代码，提高代码的可读性。使用时需要注意，如果要去掉的维度不是长度为1的维度，那么squeeze函数不会做任何改变。
原创文章，作者：小蓝，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/293899.html
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