squeeze的作用是对tensor变量进行维度压缩，去除维数为1的的维度。
例如，一个3 x2x1x2x 1的tensor是squeeze ) )之后是322。 保存的数据未更改，但删除了“多余的”维信息：
importtorchx=torch.rand (3，2，1，2，1 ) print ) x.size ) ) x=x.squeeze ) )输出：
torch.size ([ 3，2，1，2，1 ] ) torch.size (3，2，2 ) )如果原始tensor的维不是1，则不执行任何操作。
importtorchx=torch.rand (2，2 ) print ) x ) x=x.squeeze ) ) print ) x )输出：
您还可以指定tensor ([ 0.6088，0.5360 ]、[ 0.4375，0.0350 ] ) [ 0.6088，0.5360 ]、[ 0.4375，0.0350 ] )还是尝试
importtorchx=torch.rand (3，2，1，2，1 ) print ) x.size ) ) x=x.squeeze(0) print (x.size ) ) ) x=x.x
torch.size (3，2，1，2，1 ) ) torch.size (3，2，2，1 ) ) torch中的squeeze
importtorchx=torch.rand (3，2，1，2，1 ) x=torch.squeeze )和x.squeeze () print (x.size ) ) ) x=torch