pytorch函数学习之squeeze函数 cat函数的运用

　　 这篇文章主要给大家分享pytorch函数的内容，本文给大家介绍两个函数，分别是squeeze函数、cat函数。那么这两个函数有什么用呢？用法是什么？下面我们一起来学习一下。
 
　　1 squeeze(): 去除size为1的维度，包括行和列。
　　至于维度大于等于2时，squeeze()不起作用。
 
　　行、例：
　　>>> torch.rand(4, 1, 3)
　　
　　(0 ,.,.) =
　　  0.5391  0.8523  0.9260
　　
　　(1 ,.,.) =
　　  0.2507  0.9512  0.6578
　　
　　(2 ,.,.) =
　　  0.7302  0.3531  0.9442
　　
　　(3 ,.,.) =
　　  0.2689  0.4367  0.6610
　　[torch.FloatTensor of size 4x1x3]
　　>>> torch.rand(4, 1, 3).squeeze()
　　
　　 0.0801  0.4600  0.1799
　　 0.0236  0.7137  0.6128
　　 0.0242  0.3847  0.4546
　　 0.9004  0.5018  0.4021
　　[torch.FloatTensor of size 4x3]
　　列、例：
　　>>> torch.rand(4, 3, 1)
　　
　　(0 ,.,.) =
　　  0.7013
　　  0.9818
　　  0.9723
　　
　　(1 ,.,.) =
　　  0.9902
　　  0.8354
　　  0.3864
　　
　　(2 ,.,.) =
　　  0.4620
　　  0.0844
　　  0.5707
　　
　　(3 ,.,.) =
　　  0.5722
　　  0.2494
　　  0.5815
　　[torch.FloatTensor of size 4x3x1]
　　>>> torch.rand(4, 3, 1).squeeze()
　　
　　 0.8784  0.6203  0.8213
　　 0.7238  0.5447  0.8253
　　 0.1719  0.7830  0.1046
　　 0.0233  0.9771  0.2278
　　[torch.FloatTensor of size 4x3]
　　不变、例：
　　>>> torch.rand(4, 3, 2)
　　
　　(0 ,.,.) =
　　  0.6618  0.1678
　　  0.3476  0.0329
　　  0.1865  0.4349
　　
　　(1 ,.,.) =
　　  0.7588  0.8972
　　  0.3339  0.8376
　　  0.6289  0.9456
　　
　　(2 ,.,.) =
　　  0.1392  0.0320
　　  0.0033  0.0187
　　  0.8229  0.0005
　　
　　(3 ,.,.) =
　　  0.2327  0.6264
　　  0.4810  0.6642
　　  0.8625  0.6334
　　[torch.FloatTensor of size 4x3x2]
　　>>> torch.rand(4, 3, 2).squeeze()
　　
　　(0 ,.,.) =
　　  0.0593  0.8910
　　  0.9779  0.1530
　　  0.9210  0.2248
　　
　　(1 ,.,.) =
　　  0.7938  0.9362
　　  0.1064  0.6630
　　  0.9321  0.0453
　　
　　(2 ,.,.) =
　　  0.0189  0.9187
　　  0.4458  0.9925
　　  0.9928  0.7895
　　
　　(3 ,.,.) =
　　  0.5116  0.7253
　　  0.0132  0.6673
　　  0.9410  0.8159
　　[torch.FloatTensor of size 4x3x2]
　　2 cat函数
　　>>> t1=torch.FloatTensor(torch.randn(2,3))
　　>>> t1
　　
　　-1.9405  1.2009  0.0018
　　 0.9463  0.4409 -1.9017
　　[torch.FloatTensor of size 2x3]
　　>>> t2=torch.FloatTensor(torch.randn(2,2))
　　>>> t2
　　
　　 0.0942  0.1581
　　 1.1621  1.2617
　　[torch.FloatTensor of size 2x2]
　　>>> torch.cat((t1, t2), 1)
　　
　　-1.9405  1.2009  0.0018  0.0942  0.1581
　　 0.9463  0.4409 -1.9017  1.1621  1.2617
　　[torch.FloatTensor of size 2x5]
　　补充：pytorch中 max()、view()、 squeeze()、 unsqueeze()
 
　　查了好多博客都似懂非懂，后来写了几个小例子，瞬间一目了然。
 
　　一、torch.max()
　　import torch  
　　a=torch.randn(3)
　　print("a:\n",a)
　　print('max(a):',torch.max(a))