📚PyTorch学习小课堂✨

今天来聊聊PyTorch中两个超实用的函数：`torch.squeeze()` 和 `torch.unsqueeze()` 🎯。它们的作用是调整张量的维度，让数据结构更符合模型需求。

首先说`torch.squeeze()` 😊，它的功能是移除张量中大小为1的维度。比如一个形状为 `(1, 3, 1, 5)` 的张量，使用 `squeeze()` 后会变成 `(3, 5)`。这在处理神经网络输入时特别有用，可以简化数据格式。

再来看`torch.unsqueeze()` 💪，正好相反！它会在指定位置插入一个大小为1的新维度。例如，对形状 `(3, 4)` 的张量在第0维插入维度后，变为 `(1, 3, 4)`。这个操作常用于增加批量维度或通道维度。

这两个函数简单又高效，掌握后能大幅提升代码灵活性！💪💡大家在实践中多多尝试吧～ PyTorch 深度学习

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