squeeze的中文？

一、squeeze的中文？

vt. 挤；紧握；勒索

vi. 压榨

n. 压榨；紧握；拥挤；佣金

[ 过去式squeezed 过去分词squeezed 现在分词squeezing ]

squeeze casting 模压铸造，压挤铸造

squeeze out 挤出；榨出；排出

credit squeeze 贷款紧缩，银根紧缩

squeeze in 榨出，挤出；挤进去

squeeze into 挤入…；硬塞进…

put the squeeze on 对…施加压力

tight squeeze n. 处境困难；极度拥挤；狭道

squeeze through 挤过；勉强通过

liquidity squeeze 头寸紧张；流动性短缺

squeeze head 压头；压板

更多收起词组短语

vt.挤；紧握；勒索

force one's way, thread one's way

n.压榨；紧握；拥挤；佣金

compression, commission, purchase

二、squeeze和haddle区别？

squeeze是压榨的意思，haddle是处理的意思

三、squeeze的固定搭配？

1/squeeze释义：

v. 挤；紧握；勒索；压榨；使挤进；（非正式）向……施加压力；（尤于金融或商业）破坏

n. 挤压；榨出的液体；压榨；紧握；拥挤；佣金；（可获得的钱、工作岗位等的）减少；（非正式）女朋友，男朋友；拥挤的社交集会；压模；（非正式）勒索的钱；（桥牌）紧逼打法；（棒球）抢分战术

2/例句：

I squeezed time for him to guide him in his study.

我为他挤出时间来指导他学习。

3/squeeze的固定搭配有：

squeeze casting模压铸造，压挤铸造

squeeze out挤出；榨出；排出

credit squeeze贷款紧缩，银根紧缩

squeeze in榨出，挤出；挤进去

squeeze into挤入…；硬塞进…

四、squeeze手法是什么？

vt.& vi. 挤，榨，捏,压迫，压榨

vt. 榨取，汲取,轻轻地捏,向…勒索（或榨取）

vi. 在强压下屈服,施加压力,挤过去

n. 挤压，压榨,抱紧，拥挤,拥挤的人群,

变形：过去式: squeezed； 现在分词：squeezing； 过去分词：squeezed

五、squeeze单词怎么联想记忆？

squeeze捏压榨拆分：sq神奇(shenqi拼音首字母）u杯子（u的字母编码）ee两只鹅（e的字母编码）ze责备（ze的拼音）记忆：神奇的是我捏了一下杯子，里面就出现两只鹅在互相责备（脑子里一定要有故事的图像）

六、squeeze 和extrude的区别？

它们在不同的语境中有不同的含义。

一般来说，"squeeze"表示挤压或压榨的意思，可以用来描述通过施加压力使物体变形或从中挤出液体。

而"extrude"则表示挤出或挤压的意思，"Squeeze"和"extrude"都是英语动词，它们在某些情况下可以有相似的意思，通常用于描述将物质从一个孔或管道中挤出来形成连续的形状。

但在其他情况下有一些区别。

"Squeeze"的意思是挤压或压榨。它可以指用手或其他物体施加压力，这两个词在具体使用时还需要根据语境进行理解和区分。

七、Squeeze是什么意思？

Squeeze翻译成中文意思是挤压; 捏; (从某物中) 榨出，挤出，拧出; (使) 挤入; 挤过; 塞入

八、squeeze是什么意思？

squeeze 的意思：

vt.& vi. 挤，榨，捏;压迫，压榨

vt. 榨取，汲取;轻轻地捏;向…勒索（或榨取）

vi. 在强压下屈服;施加压力;挤过去

n. 挤压，压榨;抱紧，拥挤;拥挤的人群;<口>压力

九、squeeze和huddle的区别？

"Squeeze"和"huddle"是两个不同的词，有不同的含义和用法。下面是它们的区别：

1. "Squeeze"是动词，意味着压榨、挤压或用力抓住。它可以表示用力压榨或挤压东西，也可以用来形容在狭小的空间中通过或挤过（如人们在拥挤的人群中挤过）。

2. "Huddle"可以是名词或动词，意味着聚集在一起或挤在一起。作为名词，它表示一群人或团队聚集在一起形成的小团体。作为动词，它意味着人们或团队聚集在一起，通常是为了讨论、分享信息或共同解决问题。

总结来说，"squeeze"强调通过压榨或挤压来获得结果，而"huddle"则强调人们聚集在一起形成紧密团体以进行讨论或解决问题。

十、torch.squeeze()在gpu

在深度学习中，PyTorch是一个备受推崇的框架，它提供了丰富的功能和灵活的API，使得开发人员能够更轻松地构建和训练神经网络模型。

然而，当我们在GPU上使用PyTorch进行计算时，了解一些关于torch.squeeze()函数的使用方法是非常重要的。

torch.squeeze()函数简介

torch.squeeze()是PyTorch中一个常用的函数，它可以从张量中删除内部维度为1的尺寸，以使张量更加紧凑。

该函数的语法如下：

其中，input是要进行操作的输入张量，dim是要删除的维度的索引。如果不指定dim，则函数将删除所有内部维度为1的尺寸。

torch.squeeze()在GPU上的使用

当我们使用PyTorch在GPU上进行深度学习任务时，了解torch.squeeze()在GPU上的使用方法是非常重要的。

为了在GPU上使用torch.squeeze()函数，我们首先需要确保张量已经被移动到了GPU上。可以使用to()函数将张量移动到目标设备上，如下所示：

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
tensor = tensor.to(device)

一旦张量位于GPU上，我们就可以使用torch.squeeze()函数对其进行操作。

下面是一个简单的示例，展示了如何在GPU上使用torch.squeeze()函数：

import torch

# 将张量移动到GPU上
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
tensor = torch.tensor([[1, 2, 3]], device=device)

# 在GPU上使用torch.squeeze()函数
squeezed_tensor = torch.squeeze(tensor)

# 打印结果
print(squeezed_tensor)

上述代码中，我们首先将张量移动到了GPU上，然后使用torch.squeeze()函数对其进行操作。最后，打印出了删除内部维度为1的尺寸后的张量结果。

torch.squeeze()的实际应用

torch.squeeze()在深度学习中有许多实际应用。以下是其中一些常见的应用场景：

• 数据预处理：在数据预处理过程中，经常需要对张量进行形状调整，使用torch.squeeze()函数可以帮助我们快速删除不必要的维度。
• 模型输出处理：神经网络模型的输出通常具有不需要的尺寸维度，使用torch.squeeze()函数可以帮助我们将输出结果转化为更容易处理的形式。
• 特征提取：在特征提取的过程中，经常需要调整张量的形状，使用torch.squeeze()函数可以帮助我们快速删除不相关的尺寸维度。

除了以上应用场景，还有许多其他情况可以使用torch.squeeze()函数。在实际应用中，我们应根据具体情况灵活使用该函数，以提高代码的效率和可读性。

总结

掌握torch.squeeze()函数的使用方法是在GPU上使用PyTorch进行深度学习任务的关键之一。本文简要介绍了torch.squeeze()函数的语法和在GPU上的使用方法，并举例说明了该函数在实际应用中的重要性。

希望本文能帮助读者更好地理解和使用torch.squeeze()函数，并在深度学习任务中取得更好的效果。

如果你对PyTorch有更多兴趣，可以继续深入学习其它重要函数和技术，丰富你的深度学习知识。

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