輸出：torch.Size([3, 4, 1, 2])torch.Size([3, 4, 1, 2])torch.Size([3, 1, 4, 2])torch.Size([3, 4, 2]) 注意：squeeze()函數只能刪除維度為1的維度，若不為1，該操作無效，但不會報 ...

------------恢復內容開始------------ 概括： 一. view/reshape 作用幾乎一模一樣，保證size不變：意思就是各維度相乘之積相等（numel（）），且具有物理意義，別瞎變，要不然破壞數據污染數據； 數據的存儲、維度順序 ...

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squeeze() 函數 squeeze() 用來去掉向量的一個維度，只有維度為 1 的那一維才能去掉 example： 初始化1個向量shape為（1,2,3）的向量 去掉第 0 維，第 0 維的大小是1，所以可以去掉第0維，去掉后向量的 shape 是（2,3 ...

， unsqueeze 功能：指定維度，為其增加（插入）1個維度 必須給定維度數據，不然會報錯 s ...

out.squeeze(dim=1) out.squeeze_(dim=1) ...

1. unsqueeze() 該函數用來增加某個維度。在PyTorch中維度是從0開始的。 結果： 利用view()改變tensor的形狀。值得注意的是view不會修改自身的數據，返回的新tensor與源tensor共享內存；同時必須保證前后元素總數一致 ...

矩陣增加一個維度： 將矩陣A： m×n×p 轉化為 m×n×p×1 以實現多維矩陣疊加的效果: 結果： A: (1,3) B: (1,3,1) 矩陣減少冗余維度 結果： A: (1,1,3) B: (3,) ...