tf.expand_dim()函数

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本文介绍在TensorFlow中如何使用tf.expand_dims()函数增加张量维度，对比tf.reshape()的局限性，并提供具体示例。

TensorFlow中，想要维度增加一维，可以使用tf.expand_dims(input, dim, name=None)函数。
当然，我们常用tf.reshape(input, shape=[])也可以达到相同效果，但是有些时候在构建图的过程中，placeholder没有被feed具体的值，这时就会包下面的错误：TypeError: Expected binary or unicode string, got 1
在这种情况下，我们就可以考虑使用expand_dims来将维度加1。比如我自己代码中遇到的情况，在对图像维度降到二维做特定操作后，要还原成四维[batch, height, width, channels]，前后各增加一维。
如果用reshape，则因为上述原因报错

one_img2 = tf.reshape(one_img, shape=[1, one_img.get_shape()[0].value, one_img.get_shape()[1].value, 1])

官方的例子：

# '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]