tf squeeze
时间: 2024-06-10 10:04:03 浏览: 20
tf.squeeze是TensorFlow中的一个函数,可以用来删除张量中尺寸为1的维度。默认情况下,tf.squeeze会删除所有尺寸为1的维度。如果不想删除所有尺寸为1的维度,可以通过指定axis参数来删除特定维度为1的维度。
参考代码如下:
```python
import tensorflow as tf
import numpy as np
value = np.floor(10*np.random.random((1,3,2,1,2)))
with tf.Session() as sess:
result = tf.squeeze(value) # 默认删除所有维度为1的维度
print(sess.run(tf.shape(result))) # 输出结果 [3 2 2]
result = tf.squeeze(value, [0]) # 删除第0个维度为1的维度
print(sess.run(tf.shape(result))) # 输出结果 [3 2 1 2]
```
相关问题
tf.squeeze
tf.squeeze 是 TensorFlow 中的一个函数,用于删除张量中大小为1的维度。它的语法如下:
```python
tf.squeeze(input, axis=None, name=None)
```
其中,
- input:需要压缩的张量。
- axis:可选参数,指定需要删除的维度。如果不指定,则会删除所有大小为1的维度。
- name:操作的名称。
例如,如果有一个形状为 (1, 5, 1, 8) 的张量,使用 tf.squeeze(input) 将会返回一个形状为 (5, 8) 的张量,因为它删除了大小为1的维度。如果指定 axis=0,则返回一个形状为 (5, 1, 8) 的张量,因为它只删除了第一个大小为1的维度。
tf.squeeze()
tf.squeeze() 是 TensorFlow 中的一个函数,用于从张量中删除大小为 1的维度。
例如,如果你有一个形状为 [1, 5] 的张量,那么使用 tf.squeeze() 函数将其转换为形状为 [5] 的张量,因为第一维大小为 1。
函数的语法如下:
```python
tf.squeeze(input, axis=None, name=None)
```
其中,input 是需要压缩的张量,axis 是要删除的维度的索引,name 是操作的名称(可选)。
如果不指定 axis,则删除所有大小为1的维度。如果指定了 axis,则只删除指定的维度。
例如:
```python
import tensorflow as tf
x = tf.constant([[1], [2], [3]])
print(tf.squeeze(x)) # shape: [3]
y = tf.constant([[[1, 2], [3, 4]]])
print(tf.squeeze(y)) # shape: [2, 2]
print(tf.squeeze(y, axis=0)) # shape: [2, 2]
print(tf.squeeze(y, axis=2)) # shape: [1, 2, 2]
```