Loại bỏ các kích thước có kích thước 1 khỏi hình dạng của tensor.
Cho một tensor `input`, thao tác này trả về một tensor cùng loại đã loại bỏ tất cả các kích thước có kích thước 1. Nếu không muốn xóa tất cả các thứ nguyên có kích thước 1, bạn có thể xóa các thứ nguyên có kích thước 1 cụ thể bằng cách chỉ định `trục`.
Ví dụ:
# 't' is a tensor of shape [1, 2, 1, 3, 1, 1]
shape(squeeze(t)) ==> [2, 3]
# 't' is a tensor of shape [1, 2, 1, 3, 1, 1]
shape(squeeze(t, [2, 4])) ==> [1, 2, 3, 1]
Các lớp lồng nhau
lớp học | Bóp.Tùy chọn | Thuộc tính tùy chọn cho Squeeze |
Phương pháp công khai
Đầu ra <T> | asOutput () Trả về phần điều khiển tượng trưng của một tenxơ. |
Bóp tĩnh. Tùy chọn | trục (Trục Danh sách<Dài>) |
tĩnh <T> Bóp <T> | tạo (Phạm vi phạm vi , đầu vào Toán hạng <T>, Tùy chọn... tùy chọn) Phương thức xuất xưởng để tạo một lớp bao bọc một thao tác Bóp mới. |
Đầu ra <T> | đầu ra () Chứa cùng dữ liệu với `input`, nhưng đã loại bỏ một hoặc nhiều thứ nguyên có kích thước 1. |
Phương pháp kế thừa
Phương pháp công khai
Đầu ra công khai <T> asOutput ()
Trả về phần điều khiển tượng trưng của một tenxơ.
Đầu vào của các hoạt động TensorFlow là đầu ra của một hoạt động TensorFlow khác. Phương pháp này được sử dụng để thu được một thẻ điều khiển mang tính biểu tượng đại diện cho việc tính toán đầu vào.
Trục Squeeze.Options tĩnh công khai (Trục Danh sách<Long>)
Thông số
trục | Nếu được chỉ định, chỉ nén các kích thước được liệt kê. Chỉ số thứ nguyên bắt đầu từ 0. Sẽ là lỗi khi nén một thứ nguyên không phải là 1. Phải nằm trong phạm vi `[-rank(input), Rank(input))`. |
---|
tĩnh công khai Bóp <T> tạo ( Phạm vi phạm vi, đầu vào Toán hạng <T>, Tùy chọn... tùy chọn)
Phương thức xuất xưởng để tạo một lớp bao bọc một thao tác Bóp mới.
Thông số
phạm vi | phạm vi hiện tại |
---|---|
đầu vào | `đầu vào` để nén. |
tùy chọn | mang các giá trị thuộc tính tùy chọn |
Trả lại
- một phiên bản mới của Squeeze
Đầu ra công khai đầu ra <T> ()
Chứa cùng dữ liệu với `input`, nhưng đã loại bỏ một hoặc nhiều thứ nguyên có kích thước 1.