tensorflow.squeeze

fengmian6

tensorflow.squeeze

tensorflow.squeeze用来删除张量中大小为1的维度;

关于张量的维度,只需要数中括号‘[’的个数,比如[[1 2 3]]就是二维张量,打印出张量,必然包括shape(1,3),更复杂的例子如下:

image-20200923190104869

输出结果如下:

image-20200923190119105

维度具体判断方法就是:从左往右数中括号‘[’,数到第n个中括号,找出第n个“中括号对”,然后进入这个“中括号对”,假设这个“中括号对”中包含m个“中括号对”,或者这个“中括号对”中包含k个数字,那么最终打印出shape的时候,第n位的数值就是m或k。

理解了维度,再理解squeeze就好办了,比如下面这个例子:

image-20200923190135249

输出结果如下:

image-20200923190149520

当我们去除所有大小为1的维度时,前2个中括号被去除了,原因很简单,因为前2个中括号对应的每个“中括号对”中,只含有1个“中括号对”。

squeeze也可以指定删除某个或某几个大小为1的维度:

image-20200923190211917

输出结果如下:

image-20200923190225151

可以看到,只有第一个中括号被删除了,因为在squeeze函数中增加了第二个参数[0],它表示删除第一个中括号。

squeeze还可以加第3个参数,表示操作的名称,不过现在暂时不知道这个参数有什么作用:

image-20200923190238826

输出结果如下:

image-20200923190250024

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