Numpy,Tensor,Variable値が1の次元を削除

1.Numpy.array

2-d Array(H,W)に1の値を加えた次元が3-d Array(H,W,1):

カラー画像はnumpyに(H,W,C)形状(channel-last)の3-d Arrayで記憶され、階調画像は(H,W)形状の2-d Arrayで記憶され、その値が1の次元を1つ増やして3-d Array(H, W, 1)となることが多い.

import numpy as np

in:
a = np.ones((3,3))
print(a.shape) 
b1 = np.expand_dims(a,2)
print(b1.shape)

out:
(2, 2)
(2, 2, 1)

note:
b2 = np.expand_dims(a, 0) # (1, 2, 2)
b3 = np.expand_dims(a, 1) # (2, 2, 1)

n-d Array中値が1の次元を削除

画像マトリクスを表示、保存する際には、値1の次元を削除する必要がある場合が多い.

in:
a = np.ones((2,2,1))
print(a.shape)
b = np.squeeze(a)
print(b.shape)

out:
(2, 2, 1)
(2, 2)

2.torch.Tensor

2-d Tensor(H,W)に値1の次元を1つ増やして3-d Tensor(1,H,W):

カラー画像はPytorchに(C,H,W)形状(channel-first)の3-d tensorで記憶され、階調画像は(H,W)形状の2-d tensorで記憶され、その値が1の次元を1つ増やして3-d tensor (H, W, 1)となることが多い.

in:
import torch as t
a = np.ones((2,2))
a = t.Tensor(a)
print(a.shape)

b = t.unsqueeze(a, 0)
print(b.shape)

out:
torch.Size([2, 2])
torch.Size([1, 2, 2])

n-d Array中値が1の次元を削除

in:
import torch as t
a = np.ones((2,2,1))
a = t.Tensor(a)
print(a.shape)

b = t.squeeze(a)
print(b.shape)

out:
torch.Size([2, 2, 1])
torch.Size([2, 2])

3.torch.Variable Pytorchではオートチューニング対応、Tenosrパッケージ化Variable.Variable削除次元で使用される関数はTensorと一致する.