tensorflow.squeeze(input, squeeze_dims=None, name=None)

参数: input  -->  输入的tensor

squeeze_dims = None  -->默认None是删除input中所有大小是1的维度,若指定位置则删除所指定位置大小是1的维度

name -->名称(可选)

原始数据

y = tf.expand_dims(y,axis=-1)
with tf.Session() as sess:sess.run(tf.global_variables_initializer())value = sess.run(y)print (value)print (y.shape)
[[[[[[1][2][3]]][[[4][5][6]]]]]]
(1, 1, 2, 1, 3, 1)

删除所有大小是1的维度:

z = tf.squeeze(y)
with tf.Session() as sess:sess.run(tf.global_variables_initializer())value = sess.run(z)print (value)print (z.shape)print ("z[0][1]: ",value[0][1])
[[1 2 3][4 5 6]]
(2, 3)
z[0][1]:  2

删除位置是3,5的大小是1的维度(从0起)

z1 = tf.squeeze(y, [3, 5])
with tf.Session() as sess:sess.run(tf.global_variables_initializer())value = sess.run(z1)print (value)print (z1.shape)
[[[[1 2 3][4 5 6]]]]
(1, 1, 2, 3)

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