tf.squeeze()函数
时间: 2023-10-16 22:23:09 浏览: 28
tf.squeeze()函数用于从张量的形状中移除大小为1的维度。它接受一个张量作为输入,并返回一个新的张量,该张量的形状与输入张量相同,但移除了大小为1的维度。如果输入张量的形状中不存在大小为1的维度,则返回与输入张量相同的张量。
举个例子,假设我们有一个形状为(1, 2, 1, 3)的张量,其中第1个和第3个维度的大小为1。我们可以使用tf.squeeze()函数来移除这些维度,得到一个形状为(2, 3)的新张量。具体实现代码如下:
```python
import tensorflow as tf
x = tf.constant([[[[1, 2, 3]], [[4, 5, 6]]]])
print(x.shape) # (1, 2, 1, 3)
y = tf.squeeze(x)
print(y.shape) # (2, 3)
```
注意,如果输入张量的形状中有多个大小为1的维度,那么我们可以使用axis参数来指定要移除的维度。例如,如果我们想要移除第1个和第3个维度,可以使用tf.squeeze(x, axis=[0, 2])。
相关问题
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]
```
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。