squeeze¶
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() 。
Case 1:
Input:
x.shape = [1, 3, 1, 5] # If axis is not provided, all dims equal of size 1 will be removed.
axis = None
Output:
out.shape = [3, 5]
Case 2:
Input:
x.shape = [1, 3, 1, 5] # If axis is provided, it will remove the dimension(s) by given axis that of size 1.
axis = 0
Output:
out.shape = [3, 1, 5]
Case 3:
Input:
x.shape = [1, 3, 1, 5] # If the dimension of one given axis (3) is not of size 1, the dimension remain unchanged.
axis = [0, 2, 3]
Output:
out.shape = [3, 5]
Case 4:
Input:
x.shape = [1, 3, 1, 5] # If axis is negative, axis = axis + ndim (number of dimensions in x).
axis = [-2]
Output:
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：
import paddle
x = paddle.rand([5, 1, 10])
output = paddle.squeeze(x, axis=1)
print(x.shape) # [5, 1, 10]
print(output.shape) # [5, 10]
# 在动态图模式下，输出output与输入x共享数据
x[0, 0, 0] = 10.
print(output[0, 0]) # [10.]