Python tf.raw_ops.ExpandDims用法及代码示例

将维度 1 插入到张量的形状中。

用法

tf.raw_ops.ExpandDims(
    input, axis, name=None
)

给定一个张量 input ，此操作在 input 的形状的维度索引 axis 处插入维度 1。维度索引axis 从零开始；如果您为 axis 指定负数，则它从末尾倒数。

如果您想将批量维度添加到单个元素，此操作很有用。例如，如果您有一个形状为 [height, width, channels] 的图像，则可以使用 expand_dims(image, 0) 将其制作为一组 1 张图像，这将生成形状为 [1, height, width, channels] 。

其他示例：

# 't' is a tensor of shape [2]
shape(expand_dims(t, 0)) ==> [1, 2]
shape(expand_dims(t, 1)) ==> [2, 1]
shape(expand_dims(t, -1)) ==> [2, 1]

# 't2' is a tensor of shape [2, 3, 5]
shape(expand_dims(t2, 0)) ==> [1, 2, 3, 5]
shape(expand_dims(t2, 2)) ==> [2, 3, 1, 5]
shape(expand_dims(t2, 3)) ==> [2, 3, 5, 1]

此操作要求：

-1-input.dims() <= dim <= input.dims()

此操作与 squeeze() 相关，它删除大小为 1 的维度。