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mindspore.ops.Squeeze
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.. py:class:: mindspore.ops.Squeeze(axis=())
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返回删除指定 `axis` 中大小为1的维度的Tensor。
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如果指定了 `axis`，则删除指定 `axis` 中大小为1的维度。
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如果 `axis` 为None，则删除所有大小为1的维度。
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例如，如果输入的shape为(A×1×B×C×1×D)，则输出的Tensor的shape为(A×B×C×D)；如果指定维度，squeeze操作仅在指定维度中进行。
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如果输入的shape为(A×1×B)，squeeze(input_x, 0)不会改变输入的Tensor，但squeeze(input_x, 1)会使输入Tensor的shape变为(A×B)。
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请注意，在动态图模式下，输出Tensor将与输入Tensor共享数据，并且没有Tensor数据复制过程。
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.. note::
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维度索引从0开始，并且必须在 `[-input_x.ndim, input_x.ndim)` 范围内。
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**参数：**
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**axis** (Union[int, tuple(int)]) - 指定待删除shape的维度索引，它会删除该维度中所有大小为1的维度。如果指定了维度索引，其数据类型必须为int32或int64。默认值：()，空tuple。
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**输入：**
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**input_x** (Tensor) - 用于计算Squeeze的输入Tensor，shape为 :math:`(x_1, x_2, ..., x_R)` 。
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**输出：**
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Tensor，shape为 :math:`(x_1, x_2, ..., x_S)` 。
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**异常：**
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- **TypeError** - `axis` 既不是int也不是tuple。
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- **TypeError** - `axis` 是tuple，其元素并非全部是int。
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- **ValueError** - 指定 `axis` 的对应维度不等于1。
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**支持平台：**
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``Ascend`` ``GPU`` ``CPU``
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**样例：**
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>>> input_x = Tensor(np.ones(shape=[3, 2, 1]), mindspore.float32)
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>>> squeeze = ops.Squeeze(2)
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>>> output = squeeze(input_x)
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>>> print(output)
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[[1. 1.]
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[1. 1.]
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[1. 1.]]
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