सार्वजनिक अंतिम वर्ग निचोड़
टेंसर के आकार से आकार 1 के आयाम हटाता है।
एक टेंसर `इनपुट` को देखते हुए, यह ऑपरेशन आकार 1 के सभी आयामों को हटाकर उसी प्रकार का एक टेंसर लौटाता है। यदि आप सभी आकार 1 आयामों को नहीं हटाना चाहते हैं, तो आप 'अक्ष' निर्दिष्ट करके विशिष्ट आकार 1 आयामों को हटा सकते हैं।
उदाहरण के लिए:
# '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]
नेस्टेड क्लासेस
| कक्षा | निचोड़ें.विकल्प | Squeeze के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ | |
स्थिरांक
| डोरी | OP_NAME | इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है |
सार्वजनिक तरीके
| आउटपुट <T> | आउटपुट के रूप में () टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है। |
| स्थिर निचोड़.विकल्प | अक्ष (सूची<लंबा> अक्ष) |
| स्थिर <T टीटाइप को बढ़ाता है > निचोड़ें <T> | |
| आउटपुट <T> | आउटपुट () इसमें `इनपुट` जैसा ही डेटा है, लेकिन आकार 1 के एक या अधिक आयाम हटा दिए गए हैं। |
विरासत में मिली विधियाँ
स्थिरांक
सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम स्ट्रिंग OP_NAME
इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है
स्थिर मान: "निचोड़ें"
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक आउटपुट <T> asOutput ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
TensorFlow संचालन के इनपुट किसी अन्य TensorFlow ऑपरेशन के आउटपुट हैं। इस पद्धति का उपयोग एक प्रतीकात्मक हैंडल प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो इनपुट की गणना का प्रतिनिधित्व करता है।
सार्वजनिक स्थैतिक निचोड़.विकल्प अक्ष (सूची<लंबा> अक्ष)
पैरामीटर
| एक्सिस | यदि निर्दिष्ट किया गया है, तो केवल सूचीबद्ध आयामों को निचोड़ता है। आयाम सूचकांक 0 से शुरू होता है। ऐसे आयाम को निचोड़ना एक त्रुटि है जो 1 नहीं है। `[-रैंक(इनपुट), रैंक(इनपुट))` की सीमा में होना चाहिए। |
|---|
सार्वजनिक स्थैतिक स्क्वीज़ <टी> बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <टी> इनपुट, विकल्प... विकल्प)
एक नया स्क्वीज़ ऑपरेशन लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
| दायरा | वर्तमान दायरा |
|---|---|
| इनपुट | निचोड़ने के लिए `इनपुट`। |
| विकल्प | वैकल्पिक गुण मान रखता है |
रिटर्न
- स्क्वीज़ का एक नया उदाहरण
सार्वजनिक आउटपुट <T> आउटपुट ()
इसमें `इनपुट` जैसा ही डेटा है, लेकिन आकार 1 के एक या अधिक आयाम हटा दिए गए हैं।