একটি টেনসর স্কুইজ করতে, আমরা torch.squeeze() মেথড ব্যবহার করি। এটি ইনপুট টেনসরের সকল ডাইমেনশন সহ একটি নতুন টেনসর রিটার্ন করে কিন্তু সাইজ ১ রিমুভ করে। উদাহরণস্বরূপ, যদি ইনপুট টেনসরের শেপ (M ☓ 1 ☓ N ☓ 1 ☓ P) হয়, তবে স্কুইজ করা টেনসরটির শেপ হবে (M ☓ N ☓ P)।
একটি টেনসর আনস্কুইজ করতে, আমরা torch.unsqueeze() মেথড ব্যবহার করি। এটি একটি নির্দিষ্ট পজিশনে সাইজ ১-এর একটি নতুন ডাইমেনশন ইনসার্ট করে এবং টেনসর রিটার্ন করে।
ধাপসমূহ
প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি ইমপোর্ট করুন। নিচের সকল পাইথন উদাহরণে, প্রয়োজনীয় পাইথন লাইব্রেরি হল torch। নিশ্চিত করুন যে আপনি ইতিমধ্যে এটি ইন্সটল করেছেন।
একটি টেনসর তৈরি করুন এবং প্রিন্ট করুন।
torch.squeeze(input) কম্পিউট করুন। এটি সাইজ ১ স্কুইজ (রিমুভ) করে এবং input টেনসরের অন্যান্য সকল ডাইমেনশনসহ একটি টেনসর রিটার্ন করে।
torch.unsqueeze(input, dim) কম্পিউট করুন। এটি দেয়া dim-এ সাইজ ১-এর একটি নতুন ডাইমেনশন ইনসার্ট করে এবং টেনসর রিটার্ন করে।
স্কুইজ করা এবং/অথবা আনস্কুইজ করা টেনসর প্রিন্ট করুন।
উদাহরণ ১
# টেনসর স্কুইজ এবং আনস্কুইজ করার পাইথন প্রোগ্রাম
# প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি ইমপোর্ট করুন
import torch
# সব একের টেনসর তৈরি করুন
T = torch.ones(2, 1, 2) # সাইজ 2x1x2
print("Original Tensor T:\n", T)
print("Size of T:", T.size())
# টেনসরের ডাইমেনশন স্কুইজ করুন
squeezed_T = torch.squeeze(T) # এখন সাইজ 2x2
print("Squeezed_T\n:", squeezed_T)
print("Size of Squeezed_T:", squeezed_T.size())
আউটপুট
Original Tensor T: tensor([[[1., 1.]],
[[1., 1.]]])
Size of T: torch.Size([2, 1, 2])
Squeezed_T : tensor([[1., 1.],
[1., 1.]])
Size of Squeezed_T: torch.Size([2, 2])
উদাহরণ ২
# টেনসর স্কুইজ এবং আনস্কুইজ করার পাইথন প্রোগ্রাম
# প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি ইমপোর্ট করুন
import torch
# একটি টেনসর তৈরি করুন
T = torch.Tensor([1, 2, 3]) # সাইজ 3
print("Original Tensor T:\n", T)
print("Size of T:", T.size())
# টেনসরকে ডাইমেনশন ০ বা কলামে আনস্কুইজ করুন
unsqueezed_T = torch.unsqueeze(T, dim=0) # এখন সাইজ 1x3
print("Unsqueezed T\n:", unsqueezed_T)
print("Size of UnSqueezed T:", unsqueezed_T.size())
# টেনসরকে ডাইমেনশন ১ বা রোতে আনস্কুইজ করুন
unsqueezed_T = torch.unsqueeze(T, dim=1) # এখন সাইজ 3x1
print("Unsqueezed T\n:", unsqueezed_T)
print("Size of Unsqueezed T:", unsqueezed_T.size())
আউটপুট
Original Tensor T: tensor([1., 2., 3.])
Size of T: torch.Size([3])
Unsqueezed T : tensor([[1., 2., 3.]])
Size of UnSqueezed T: torch.Size([1, 3])
Unsqueezed T : tensor([[1.],
[2.],
[3.]])
Size of Unsqueezed T: torch.Size([3, 1])
