深入浅出Pytorch函数——torch.squeeze

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将输入张量形状为1的维度去除并返回。比如输入向量的形状为$A\times 1\times B\times 1\times C\times 1\times D$，则输出向量形状就为$A\times B\times C\times D$。当给定参数dim时，则操作只在给定维度dim上。例如，输入向量的形状为$A\times 1\times B$，使用squeeze(input, 0)，输出向量的形状将会保持张量不变，只有使用 squeeze(input, 1)，输出向量的形状才会变成$A\times B$。需要注意的是，返回张量与输入张量共享内存，所以改变其中一个的内容会改变另一个。

语法

torch.squeeze(input, dim=None) → Tensor

参数

• input：[Tensor] 输入张量
• dim：[可选，int/tuple] 挤压维度的位置索引

实例

输入：

x = torch.zeros(2, 1, 2, 1, 2)
x.size()

输出：

torch.Size([2, 1, 2, 1, 2])

输入：

y = torch.squeeze(x)
y.size()

输出：

torch.Size([2, 2,, 2])

输入：

y = torch.squeeze(x, 0)
y.size()

输出：

torch.Size([2, 1, 2, 1, 2])

输入：

y = torch.squeeze(x, 1)
y.size()

输出：

torch.Size([2, 2, 1, 2])

输入：

y = torch.squeeze(x, (1, 2, 3))
y.size()

输出：

torch.Size([2, 2, 2])