PyTorch中的unsqueeze函数是做什么用的？

Question

lower_bounds = torch.max(set_1[:, :2].unsqueeze(1), 
                         set_2[:, :2].unsqueeze(0))   #(n1, n2, 2)

这段代码片段中针对两个张量使用了不同的操作：unsqueeze(1) 和 unsqueeze(0)。它们之间有什么区别呢？

- user11173832

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这个问题的回答是否对您有帮助？“unsqueeze”在Pytorch中是什么意思？ - akshayk07

PyTorch支持numpy风格的广播语义。这就解释了为什么当两个参数沿不同维度未压缩时，您会得到lower_bounds的观察形状。 - jodag

参数是添加维度的方向。有关更多信息，请参阅文档。 - muman

Answer 1

“unsqueeze”函数将一个n维张量转换为n+1维张量，通过添加一个深度为零的额外维度。然而，由于新维度应该沿哪个轴线（即它应该被“挤压”的方向）是不确定的，因此需要通过dim参数来指定。

因此，得到的未挤压张量具有相同的信息，但用于访问它们的索引是不同的。

这是对于一个有效的二维矩阵，使用“squeeze”/“unsqueeze”函数进行操作时的可视化表示，其中从一个2d张量转换为3d张量，因此有3种选择新维度的位置：

- iacob