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在深度学习中经常会遇见这个函数，现在来说一下这个函数的用法，其实很简单的。

函数作用

函数的作用就是：挤压size为1的维度，挤压也就是remove。如果size不是1的话，那就没变化。

使用说明

在使用的时候，参数有：torch.squeeze(input, dim=None)

• 至于dim：可以传入一个维度或者是多个维度的元祖形式

举例

>>> x = torch.zeros(2, 1, 2, 1, 2)
>>> x.size()
torch.Size([2, 1, 2, 1, 2])#仅仅传入tensor，不指定具体维度的话，默认是对所有的维度进行挤压
>>> y = torch.squeeze(x)
>>> y.size()
torch.Size([2, 2, 2])# 指定对维度0 进行挤压，但是维度0的size是2，所以没变化
>>> y = torch.squeeze(x, 0)
>>> y.size()
torch.Size([2, 1, 2, 1, 2])# 指定对维度1进行挤压，因为维度1的size是1，因此进行加压后变减少了一个维度
>>> y = torch.squeeze(x, 1)
>>> y.size()
torch.Size([2, 2, 1, 2])# 传入多个维度通过元祖的形式，
>>> y = torch.squeeze(x, (1, 2, 3))
torch.Size([2, 2, 2])