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详解TensorFlow的 tf.squeeze 函数：去掉指定维度为 1 的维度

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下面是针对 TensorFlow 中的 tf.squeeze 函数的详细讲解。

什么是 tf.squeeze 函数

tf.squeeze 函数是 TensorFlow 中的一个操作函数，它用于消除数据的维度中大小为 1 的维度。这样可以将维度中元素数量为 1 的维度消除，从而降低张量的维度。需要注意的是，tf.squeeze 函数只会消除大小为 1 的维度，而不会消除其它大小的维度。

tf.squeeze 函数的使用方法

tf.squeeze 函数的用法非常简单，其语法如下：

tf.squeeze(input, axis=None, name=None, squeeze_dims=None)

其中，input 参数是要被消除维度的张量，axis 参数是要被消除的维度的索引，如果不指定则默认消除所有大小为 1 的维度。name 参数用于设置操作的名称，squeeze_dims 参数与 axis 参数作用相同，用于指定要被消除的维度的索引。

下面我们通过两个实例来进一步说明 tf.squeeze 函数的使用方法和作用。

示例一：消除张量中大小为 1 的维度

import tensorflow as tf

# 定义一个维度为 [1, 5, 1] 的张量
x = tf.constant([
    [[1], [2], [3], [4], [5]]
])

# 使用 tf.squeeze 消除张量中大小为 1 的维度
y = tf.squeeze(x)

# 打印消除前后张量的维度
print('消除前的维度：', x.shape)
print('消除后的维度：', y.shape)

上面的代码中，我们定义了一个维度为 [1, 5, 1] 的张量 x，然后使用 tf.squeeze 操作消除了其中的大小为 1 的维度。结果可以看到，消除后张量的维度为 [5]。

示例二：消除卷积操作输出的大小为 1 的维度

import tensorflow as tf

# 定义一个 2 x 2 的图像，共 1 个通道
images = tf.constant([
    [
        [[1], [2]],
        [[3], [4]]
    ]
])

# 使用 tf.nn.conv2d 进行卷积操作
conv = tf.nn.conv2d(images, filters=[1], strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')

# 使用 tf.squeeze 消除卷积操作输出的大小为 1 的维度
output = tf.squeeze(conv)

# 打印卷积操作输出前后张量的维度
print('输出前的维度：', conv.shape)
print('输出后的维度：', output.shape)

上面的代码中，我们先定义了一个 2 x 2 的图像，共 1 个通道。然后使用 tf.nn.conv2d 函数进行卷积操作，得到一个维度为 [1, 2, 2, 1] 的张量。由于卷积操作输出的张量中每个通道的维度都为 1，因此我们需要使用 tf.squeeze 函数将其消除。结果可以看到，消除后张量的维度为 [2, 2]。

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