理解tf.squeeze()

2023年7月22日 367次阅读 来源: Manfestain 
squeeze(
    input,
    axis=None,
    name=None,
    squeeze_dims=None
)

该函数返回一个张量，这个张量是将原始input中所有维度为1的那些维都删掉的结果
axis可以用来指定要删掉的为1的维度，此处要注意指定的维度必须确保其是1，否则会报错

>>>y = tf.squeeze(inputs, [0, 1], name='squeeze')
>>>ValueError: Can not squeeze dim[0], expected a dimension of 1, got 32 for 'squeeze' (op: 'Squeeze') with input shapes: [32,1,1,3].

例子：

#  't' 是一个维度是[1, 2, 1, 3, 1, 1]的张量
tf.shape(tf.squeeze(t))   # [2, 3]， 默认删除所有为1的维度

# 't' 是一个维度[1, 2, 1, 3, 1, 1]的张量
tf.shape(tf.squeeze(t, [2, 4]))  # [1, 2, 3, 1]，标号从零开始，只删掉了2和4维的1
    原文作者：Manfestain
    原文地址: https://www.jianshu.com/p/a21c0bc10a38
    本文转自网络文章，转载此文章仅为分享知识，如有侵权，请联系博主进行删除。
点赞