首先这个squeeze单词啥意思：
1.squeeze(1)和squeeze(-1)作用：
两者的效果一样，都是给张量tensor降维，但不是啥张量都可以用这两个函数来降维，它只能降维一种情况下张量的维度。就是我的张量tensor是一个n1维度的张量，例如：张量[[1], [2], [3]]是一个31维的，调用这两个函数后效果如图：
但是如果不是n1的这种2维张量的话，如本就是1维的，或者mn（其中m和n都是大于1的）这种的话，调用这个函数一点效果没有。
2.squeeze(0)的作用：
当张量是一个1n维度的张量时，例如：张量[[1, 2, 3]]是一个13维的，调用这个函数后的效果图如下：
但是如果不是1n的这种2维张量的话，如本就是1维的，或者mn（其中m和n都是大于1的）这种的话，调用这个函数一点效果没有。
3.unsqueeze(1)和unsqueeze(-1)作用：
和squeeze(1)和squeeze(-1)是反着的，如果我就是一个一维的张量，我调用这个函数，我就变成上面第1节中的原本的样子。
例如：张量[1.2, -5.6, 9, 0.004]，调用这两个函数后的效果为：
如果我就是一n*m的2维的张量，调用这两个函数后的效果是啥呢？果然预期的一样，一点效果没有
例如:
4.unsqueeze(0)作用：
和第2节中的squeeze(0)的作用是反这的。
例如：张量[1.2, -5.6, 9, 0.004]，调用这个函数后的效果为：
5.当维度不在是1,2维时，例如3维的张量时，测试发现，如果参数为1或者-1，此时函数关心的是第2维度是不是1，如果是1的话，就能类比进行上面1和3节的操作；如果参数是0，此时函数只关心第1维度是不是1（你不知道是不是1，size()一下看看），则就是类比进行上面2和4节的操作。
例如：举个第1维度是1的，使用参数0，调用函数试试效果：
Original: https://blog.csdn.net/guihaiyuan123/article/details/113455775
Author: 海木石
Title: pytorch学习之—squeeze()和unsqueeze()函数功能及使用
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