分類目錄：《深入淺出Pytorch函數(shù)》總目錄
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將輸入張量形狀為1的維度去除并返回。比如輸入向量的形狀為
A
×
1
×
B
×
1
×
C
×
1
×
D
A\times1\times B\times1\times C\times1\times D
A×1×B×1×C×1×D，則輸出向量形狀就為
A
×
B
×
C
×
D
A\times B\times C\times D
A×B×C×D。當(dāng)給定參數(shù)dim時(shí)，則操作只在給定維度dim上。例如，輸入向量的形狀為
A
×
1
×
B
A\times1\times B
A×1×B，使用squeeze(input, 0)，輸出向量的形狀將會保持張量不變，只有使用 squeeze(input, 1)，輸出向量的形狀才會變成
A
×
B
A\times B
A×B。需要注意的是，返回張量與輸入張量共享內(nèi)存，所以改變其中一個(gè)的內(nèi)容會改變另一個(gè)。
語法
torch.squeeze(input, dim=None) -> Tensor
參數(shù)
-
input：[Tensor] 輸入張量 -
dim：[可選，int/tuple] 擠壓維度的位置索引
實(shí)例
輸入：
x = torch.zeros(2, 1, 2, 1, 2)
x.size()
輸出：
torch.Size([2, 1, 2, 1, 2])
輸入：
y = torch.squeeze(x)
y.size()
輸出：
torch.Size([2, 2,, 2])
輸入：
y = torch.squeeze(x, 0)
y.size()
輸出：
torch.Size([2, 1, 2, 1, 2])
輸入：
y = torch.squeeze(x, 1)
y.size()
輸出：
torch.Size([2, 2, 1, 2])
輸入：文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-600147.html
y = torch.squeeze(x, (1, 2, 3))
y.size()
輸出：文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-600147.html
torch.Size([2, 2, 2])
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