本文主要是介绍Pytorch当中squeeze(1)函数和unsqueeze(1)函数的区别及含义，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
一、squeeze(1）
在 PyTorch 中，.squeeze(1) 是用于张量维度操作的方法之一，它的作用是将张量中尺寸为 1 的维度压缩（去除）掉。
具体来说，如果张量在指定维度（这里是维度 1）上的尺寸为 1，.squeeze(1) 方法将会移除这个维度，从而减少张量的维度数。
举例说明，假设有一个形状为 (A, 1, B, C) 的张量，其中维度 1 的尺寸为 1。使用 .squeeze(1) 操作后，将会得到一个新的张量，其形状为 (A, B, C)，维度 1 被压缩掉了。
需要注意的是，.squeeze() 方法默认会压缩所有尺寸为 1 的维度，如果指定了参数（例如 .squeeze(1)），则只会在指定的维度上进行压缩。这种操作通常用于消除尺寸为 1 的维度，以便更好地与其他张量进行操作或匹配。
二、unsqueeze(1)
在 PyTorch 中，.unsqueeze(1) 是用于张量维度操作的方法之一，它的作用是在指定位置（这里是维度 1）上增加一个维度，将维度的大小设置为 1。
具体来说，.unsqueeze(1) 方法会在指定的位置（这里是维度 1）上增加一个新的维度，使得张量的维度数增加，并将新增的维度的大小设置为 1。
举例来说，如果有一个形状为 (A, B, C) 的张量，在维度 1 上使用 .unsqueeze(1) 操作后，将会得到一个新的形状为 (A, 1, B, C) 的张量。这表示在原来的张量中的维度 1 处增加了一个维度，该维度的大小为 1。
.unsqueeze() 方法用于在指定位置增加维度，通常在需要对张量进行扩展或与其他维度不匹配的情况下使用。
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