K.expand_dims & K.tile

最新推荐文章于 2022-04-13 22:26:02 发布

一厘米li

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分类专栏：机器学习文章标签： keras expand_dims K.tile

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本文详细介绍了如何使用Keras的expand_dims和tile函数来操纵张量的维度。通过实例展示了expand_dims如何在指定位置增加维度，以及tile如何沿各维度重复张量。适合深度学习初学者理解数据形状变换。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

expand_dims

expand_dims(x, dim=-1)

在下标为dim的轴上增加一维

例子：

from keras import backend as K
import numpy as np

x=np.array([[2,3],[2,3],[2,3]])
print("x shape:",x.shape)
y1=K.expand_dims(x, 0)
y2=K.expand_dims(x, 1)
y3=K.expand_dims(x, 2)
y4=K.expand_dims(x, -1)

print("y1 shape:",y1.shape)
print("y2 shape:",y2.shape)
print("y3 shape:",y3.shape)
print("y4 shape:",y4.shape)

tile

tile(x, n)

将x在各个维度上重复n次，x为张量，n为与x维度数目相同的列表

K.tile(initial_state, [1, 64])

initial_state 的shape=（？，1）

最终 K.tile(initial_state, [1, 64]) 的shape=（？，64）

补充：

from keras import backend as K
import numpy as np

x=np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])
a=K.tile(x, [1, 2])
b=K.tile(x, [2, 2])

print(x,x.shape)
print(a,a.shape)
print(b,a.shape)