【Tensorflow学习笔记】：tf.expand_dims()

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本文详细介绍了 TensorFlow 中 tf.expand_dims() 函数的使用方法及参数含义。通过具体实例展示了如何在指定位置为张量增加维度。

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tf.expand_dims()函数的用法

expand_dims():
　　　顾名思义，即扩展维数。
函数：
　　expand_dims(input, axis=None, name=None, dim=None)
作用：
　　在指定轴为输入数据增加一维
参数：
　　常用到参数只有两个，即input和axis
　　input: 即输入张量
　　axis:指定在哪一维为输入张量添加维数
实例：

# 't' is a tensor of shape [2]
   tf.shape(tf.expand_dims(t, 0))  # [1, 2]
   tf.shape(tf.expand_dims(t, 1))  # [2, 1]
   tf.shape(tf.expand_dims(t, -1))  # [2, 1]
   
# 't2' is a tensor of shape [2, 3, 5]
   tf.shape(tf.expand_dims(t2, 0))  # [1, 2, 3, 5]
   tf.shape(tf.expand_dims(t2, 2))  # [2, 3, 1, 5]
   tf.shape(tf.expand_dims(t2, 3))  # [2, 3, 5, 1]