TensorFlow中expand_dim()

最新推荐文章于 2022-04-16 22:46:36 发布
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本文详细解析了TensorFlow中expand_dim()函数的作用与用法，通过实例展示如何使用该函数为张量增加维度，适用于二维及多维张量操作，是深度学习模型构建中的重要技巧。
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expand_dim()：

作用：

  • 使用tf.expand_dims(input, axis=None, name=None, dim=None)函数来给矩阵增加一个维度。

例子：

# '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]

说明：

  • axis用来指定增加的一个维度中的元素包含的维度

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