aliran tensor:: operasi:: Perluas Redup

Menyisipkan dimensi 1 ke dalam bentuk tensor.

Ringkasan

Dengan adanya input tensor, operasi ini menyisipkan dimensi 1 pada axis indeks dimensi bentuk input . axis indeks dimensi dimulai dari nol; jika Anda menentukan angka negatif untuk axis angka tersebut dihitung mundur dari akhir.

Operasi ini berguna jika Anda ingin menambahkan dimensi batch ke satu elemen. Misalnya, jika Anda memiliki satu gambar berbentuk [height, width, channels] , Anda dapat menjadikannya kumpulan 1 gambar dengan expand_dims(image, 0) , yang akan membuat bentuk [1, height, width, channels] .

Contoh lain:

# '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]

Operasi ini memerlukan:

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

Operasi ini terkait dengan squeeze() , yang menghilangkan dimensi ukuran 1.

Argumen:

• ruang lingkup: Objek Lingkup
• sumbu: 0-D (skalar). Menentukan indeks dimensi untuk memperluas bentuk input . Harus berada dalam rentang [-rank(input) - 1, rank(input)] .

Pengembalian:

• Output : Berisi data yang sama dengan input , namun bentuknya ditambah dimensi tambahan sebesar 1.

Atribut publik

Operation operation

::tensorflow::Output output

 ExpandDims(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input axis
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const