torch.squeeze

`torch.squeeze(input, dim=None, out=None)` 函数可以从张量中删除大小为 1 的维度。如果输入张量 `input` 在给定维度 `dim` 上的大小为 1，则该维度将被删除。如果未指定维度，则删除所有大小为 1 的维度。

参数：

- `input`：输入张量。
- `dim`：要删除的维度。可以是一个整数或一个元组。默认值为 `None`，表示删除所有大小为 1 的维度。
- `out`：输出张量。如果指定，则将结果存储在此张量中。

返回值：返回一个张量，该张量与输入张量 `input` 具有相同的数据，但删除了大小为 1 的维度。

示例：

import torch

x = torch.randn(1, 3, 1, 2)
print(x.shape)  # torch.Size([1, 3, 1, 2])

y = torch.squeeze(x)
print(y.shape)  # torch.Size([3, 2])

z = torch.squeeze(x, dim=0)
print(z.shape)  # torch.Size([3, 1, 2])

w = torch.squeeze(x, dim=2)
print(w.shape)  # torch.Size([1, 3, 2])

在上面的示例中，`x` 是一个形状为 `(1, 3, 1, 2)` 的张量，其中第一个维度、第三个维度的大小都为 1。调用 `torch.squeeze(x)` 后，删除了所有大小为 1 的维度，因此得到一个形状为 `(3, 2)` 的张量 `y`。调用 `torch.squeeze(x, dim=0)`，只删除第一个维度，因此得到一个形状为 `(3, 1, 2)` 的张量 `z`。调用 `torch.squeeze(x, dim=2)`，只删除第三个维度，因此得到一个形状为 `(1, 3, 2)` 的张量 `w`。