torch.squeeze

torch.squeeze(input: Tensor, dim: int | List[int] | None) → Tensor

Возвращает тензор, из которого удалены все указанные измерения input размера 1.

Например, если input имеет форму: $(A \times 1 \times B \times C \times 1 \times D)$, то input.squeeze() будет иметь форму: $(A \times B \times C \times D)$.

Если указан dim, операция squeeze выполняется только для заданных измерений. Если input имеет форму: $(A \times 1 \times B)$, squeeze(input, 0) оставляет тензор без изменений, а squeeze(input, 1) сжимает тензор до формы $(A \times B)$.

Примечание

Возвращаемый тензор использует то же хранилище, что и входной тензор, поэтому изменение содержимого одного из них изменит содержимое другого.

Предупреждение

Если размер пакетного измерения тензора равен 1, squeeze(input) также удалит пакетное измерение, что может привести к неожиданным ошибкам. Указывайте только те измерения, которые требуется сжать.

Параметры:

• input (Тензор) – входной тензор.

• dim (int или tuple из целых чисел, необязательный) –

  если задан, входные данные будут сжаты

  только в указанных измерениях.

  Изменено в версии 2.0: dim теперь принимает кортежи измерений.

Пример:

>>> x = torch.zeros(2, 1, 2, 1, 2)
>>> x.size()
torch.Size([2, 1, 2, 1, 2])
>>> y = torch.squeeze(x)
>>> y.size()
torch.Size([2, 2, 2])
>>> y = torch.squeeze(x, 0)
>>> y.size()
torch.Size([2, 1, 2, 1, 2])
>>> y = torch.squeeze(x, 1)
>>> y.size()
torch.Size([2, 2, 1, 2])
>>> y = torch.squeeze(x, (1, 2, 3))
torch.Size([2, 2, 2])