torch.squeeze

torch.squeeze(input, dim=None) → Tensor

Возвращает тензор со всеми указанными измерениями размера 1, удаленными.

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 dim задан, операция сжатия выполняется только в указанных измерениях. Если input имеет форму: $(A \times 1 \times B)$, squeeze(input, 0) оставляет тензор без изменений, но squeeze(input, 1) сжимает тензор до формы $(A \times B)$.

Примечание

Возвращаемый тензор разделяет хранилище с входным тензором, поэтому изменение содержимого одного из них изменит содержимое другого.

Предупреждение

Если у тензора есть измерение размера партии 1, то squeeze(input) также удалит размер партии, что может привести к непредвиденным ошибкам. Подумайте о задании только тех измерений, которые необходимо сжать.

Параметры

• input (Tensor) – входной тензор.

• dim (int или tuple целых чисел, необязательно) –

  Если задано, вход будет сжат

  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])