使用NumPy.squeeze輕鬆壓縮多餘的維度

一、NumPy.squeeze的作用

在TensorFlow、PyTorch、NumPy等深度學習庫中，經常需要對張量（Tensor）數據進行處理。有時候，通過各種操作（比如切片、轉置等）之後，可能會出現維度為1的情況，這時候可以使用NumPy.squeeze函數將張量中的長度為1的維度去掉。

import numpy as np

a = np.array([[[1, 2, 3]]])
print(a.shape)  # (1, 1, 3)

b = np.squeeze(a)
print(b.shape)  # (3,)

上面的代碼中，使用NumPy的array函數創建了一個形狀為(1, 1, 3)的三維張量。通過NumPy.squeeze函數，將長度為1的維度去掉，得到了形狀為(3,)的一維數組。

二、使用NumPy.squeeze的優點

使用NumPy.squeeze函數的優點在於，它可以簡化代碼，提高代碼的可讀性。比如，在處理圖像數據的時候，常常需要對張量進行轉換，這時候可以使用squeeze函數去掉維度為1的軸。

import numpy as np

# 創建一個形狀為(1, 28, 28, 1)的四維張量
x = np.random.randn(1, 28, 28, 1)

# 對張量進行切片操作，得到形狀為(28, 28)的二維張量
y = x[0, :, :, 0]

# 使用NumPy.squeeze函數，去掉維度為1的軸
z = np.squeeze(y)

print(z.shape)  # (28, 28)

上面的代碼中，使用np.random.randn函數創建了一個形狀為(1, 28, 28, 1)的四維張量。然後，通過對張量x進行切片操作，得到了形狀為(28, 28)的二維張量y。使用np.squeeze函數，去掉維度為1的軸，得到形狀為(28, 28)的二維張量z。

三、NumPy.squeeze的注意事項

NumPy.squeeze函數雖然非常方便，但是在使用的時候需要注意一些細節問題。

首先，需要注意的是，函數會返回一個新數組，因此需要將結果賦值給一個新的變量。如果不這樣做，原始數組不會被改變。

import numpy as np

# 創建一個形狀為(1, 28, 28, 1)的四維張量
x = np.random.randn(1, 28, 28, 1)

# 使用NumPy.squeeze函數去掉維度為1的軸
np.squeeze(x)

print(x.shape)  # (1, 28, 28, 1)

上面的代碼中，使用NumPy.squeeze函數去掉維度為1的軸，但是沒有保存結果。因此，原始的數組x沒有被改變。

其次，需要注意的是，如果要去掉的維度不是長度為1的維度，那麼squeeze函數不會做任何改變。

import numpy as np

# 創建一個形狀為(1, 3, 28, 28)的四維張量
x = np.random.randn(1, 3, 28, 28)

# 使用NumPy.squeeze函數去掉維度為1的軸
np.squeeze(x)

print(x.shape)  # (1, 3, 28, 28)

上面的代碼中，創建了一個形狀為(1, 3, 28, 28)的四維張量。雖然它的第一維長度為1，但是它不是長度為1的軸，因此squeeze函數不會做任何改變。

四、總結

NumPy.squeeze函數是一個非常方便的工具，可以用來輕鬆壓縮多餘的維度。在處理張量數據時，使用squeeze函數可以簡化代碼，提高代碼的可讀性。使用時需要注意，如果要去掉的維度不是長度為1的維度，那麼squeeze函數不會做任何改變。