Python tf.compat.v1.squeeze用法及代碼示例

從張量的形狀中刪除大小為 1 的維度。 (不推薦使用的參數)

用法

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

警告：不推薦使用某些參數：(squeeze_dims)。它們將在未來的版本中被刪除。更新說明：改用 axis 參數

給定一個張量 input ，此操作返回一個相同類型的張量，其中刪除了所有大小為 1 的維度。如果您不想刪除所有尺寸 1 的尺寸，您可以通過指定 axis 來刪除特定的尺寸 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，要刪除特定尺寸 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 ，則此操作需要 O(N) 時間，其中 N 是壓縮維度中的元素數。