add squeeze functional api

docs/api/api_python/mindspore.ops.functional.rst

@@ -373,6 +373,7 @@ Array操作
     mindspore.ops.space_to_batch_nd
     mindspore.ops.sparse_segment_mean
     mindspore.ops.split
+    mindspore.ops.squeeze
     mindspore.ops.stack
     mindspore.ops.tensor_scatter_add
     mindspore.ops.tensor_scatter_div
@@ -408,8 +409,6 @@ Array操作
      - Refer to :class:`mindspore.ops.DType`.
    * - mindspore.ops.sort
      - Refer to :class:`mindspore.ops.Sort`.
-   * - mindspore.ops.squeeze
-     - Refer to :class:`mindspore.ops.Squeeze`.
    * - mindspore.ops.strided_slice
      - Refer to :class:`mindspore.ops.StridedSlice`.
    * - mindspore.ops.tensor_scatter_update

docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.Squeeze.rst

@@ -5,25 +5,4 @@ mindspore.ops.Squeeze
 
     返回删除指定 `axis` 中大小为1的维度后的Tensor。
 
-    如果 :math:`axis=()` ，则删除所有大小为1的维度。
-    如果指定了 `axis`，则删除指定 `axis` 中大小为1的维度。
-    例如，如果不指定维度 :math:`axis=()` ，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。
-    如果输入的shape为(A, 1, B)， `axis` 设置为0时不会改变输入的Tensor，但 `axis` 设置为1时会使输入Tensor的shape变为(A, B)。
-
-    .. note::
-        - 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。
-        - 维度索引从0开始，并且必须在 `[-input_x.ndim, input_x.ndim)` 范围内。
-
-    参数：
-        - **axis** (Union[int, tuple(int)]) - 指定待删除shape的维度索引，它会删除给定axis参数中所有大小为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。
-
-    输入：
-        - **input_x** (Tensor) - 用于计算Squeeze的输入Tensor，shape为 :math:`(x_1, x_2, ..., x_R)` 。
-
-    输出：
-        Tensor，shape为 :math:`(x_1, x_2, ..., x_S)` 。
-
-    异常：
-        - **TypeError** - `axis` 既不是int也不是tuple。
-        - **TypeError** - `axis` 是tuple，其元素并非全部是int。
-        - **ValueError** - 指定 `axis` 的对应维度不等于1。
+    更多参考详见 :func:`mindspore.ops.squeeze`。

docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.func_squeeze.rst

@@ -0,0 +1,27 @@
+mindspore.ops.squeeze
+=====================
+
+.. py:function:: mindspore.ops.squeeze(input_x, axis=())
+
+    返回删除指定 `axis` 中大小为1的维度后的Tensor。
+
+    如果 :math:`axis=()` ，则删除所有大小为1的维度。
+    如果指定了 `axis`，则删除指定 `axis` 中大小为1的维度。
+    例如，如果不指定维度 :math:`axis=()` ，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。
+    如果输入的shape为(A, 1, B)， `axis` 设置为0时不会改变输入的Tensor，但 `axis` 设置为1时会使输入Tensor的shape变为(A, B)。
+
+    .. note::
+        - 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。
+        - 维度索引从0开始，并且必须在 `[-input_x.ndim, input_x.ndim)` 范围内。
+
+    参数：
+        - **input_x** (Tensor) - 用于计算Squeeze的输入Tensor，shape为 :math:`(x_1, x_2, ..., x_R)` 。
+        - **axis** (Union[int, tuple(int)]) - 指定待删除shape的维度索引，它会删除给定axis参数中所有大小为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。
+
+    返回：
+        Tensor，shape为 :math:`(x_1, x_2, ..., x_S)` 。
+
+    异常：
+        - **TypeError** - `axis` 既不是int也不是tuple。
+        - **TypeError** - `axis` 是tuple，其元素并非全部是int。
+        - **ValueError** - 指定 `axis` 的对应维度不等于1。

docs/api/api_python_en/mindspore.ops.functional.rst

@@ -373,6 +373,7 @@ Array Operation
     mindspore.ops.space_to_batch_nd
     mindspore.ops.sparse_segment_mean
     mindspore.ops.split
+    mindspore.ops.squeeze
     mindspore.ops.stack
     mindspore.ops.tensor_scatter_add
     mindspore.ops.tensor_scatter_min
@@ -408,8 +409,6 @@ Array Operation
      - Refer to :class:`mindspore.ops.DType`.
    * - mindspore.ops.sort
      - Refer to :class:`mindspore.ops.Sort`.
-   * - mindspore.ops.squeeze
-     - Refer to :class:`mindspore.ops.Squeeze`.
    * - mindspore.ops.strided_slice
      - Refer to :class:`mindspore.ops.StridedSlice`.
    * - mindspore.ops.tensor_scatter_update