squeeze

paddle. squeeze ( x, axis=None, name=None ) [源代码]

该OP会删除输入Tensor的Shape中尺寸为1的维度。如果指定了axis，则会删除axis中指定的尺寸为1的维度。如果没有指定axis，那么所有等于1的维度都会被删除。

请注意，在动态图模式下，输出Tensor将与输入Tensor共享数据，并且没有Tensor数据拷贝的过程。 如果不希望输入与输出共享数据，请使用 Tensor.clone ，例如 squeeze_clone_x = x.squeeze().clone() 。

  1. Case 1:
  3.     Input:
  4.     x.shape = [1, 3, 1, 5]  # If axis is not provided, all dims equal of size 1 will be removed.
  5.     axis = None
  6.     Output:
  7.     out.shape = [3, 5]
  9. Case 2:
  11.     Input:
  12.     x.shape = [1, 3, 1, 5]  # If axis is provided, it will remove the dimension(s) by given axis that of size 1.
  13.     axis = 0
  14.     Output:
  15.     out.shape = [3, 1, 5]
  17. Case 3:
  19.     Input:
  20.     x.shape = [1, 3, 1, 5]  # If the dimension of one given axis (3) is not of size 1, the dimension remain unchanged.
  21.     axis = [0, 2, 3]
  22.     Output:
  23.     out.shape = [3, 5]
  25. Case 4:
  27.     Input:
  28.     x.shape = [1, 3, 1, 5]  # If axis is negative, axis = axis + ndim (number of dimensions in x).
  29.     axis = [-2]
  30.     Output:
  31.     out.shape = [1, 3, 5]

参数：

  • x (Tensor) - 输入的 Tensor ，数据类型为：float32、float64、bool、int8、int32、int64。

  • axis (int|list|tuple, 可选) - 输入一个或一列整数，代表要压缩的轴。axis的范围： [−ndim(x), ndim(x))] 。 如果axis为负数， 则axis=axis+ndim(x) 。默认为None，表示对所有尺寸为1的维度进行压缩。

  • name (str, 可选) - 操作的名称(可选，默认值为None）。更多信息请参见 Name。

返回：对维度进行压缩后的Tensor，数据类型与输入Tensor一致。

代码示例：

  1. import paddle
  3. x = paddle.rand([5, 1, 10])
  4. output = paddle.squeeze(x, axis=1)
  6. print(x.shape)  # [5, 1, 10]
  7. print(output.shape)  # [5, 10]
  9. # 在动态图模式下，输出output与输入x共享数据
  10. x[0, 0, 0] = 10.
  11. print(output[0, 0]) # [10.]

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