Python tf.compat.v1.squeeze用法及代码示例

从张量的形状中删除大小为 1 的维度。 (不推荐使用的参数)

用法

tf.compat.v1.squeeze(
    input, axis=None, name=None, squeeze_dims=None
)

警告：不推荐使用某些参数：(squeeze_dims)。它们将在未来的版本中被删除。更新说明：改用 axis 参数

给定一个张量 input ，此操作返回一个相同类型的张量，其中删除了所有大小为 1 的维度。如果您不想删除所有尺寸 1 的尺寸，您可以通过指定 axis 来删除特定的尺寸 1 尺寸。

例如：

# 't' is a tensor of shape [1, 2, 1, 3, 1, 1]
t = tf.ones([1, 2, 1, 3, 1, 1])
print(tf.shape(tf.squeeze(t)).numpy())
[2 3]

或者，要删除特定尺寸 1 尺寸：

# 't' is a tensor of shape [1, 2, 1, 3, 1, 1]
t = tf.ones([1, 2, 1, 3, 1, 1])
print(tf.shape(tf.squeeze(t, [2, 4])).numpy())
[1 2 3 1]

注意：如果 input 是 tf.RaggedTensor ，则此操作需要 O(N) 时间，其中 N 是压缩维度中的元素数。