يقوم بإدراج بُعد 1 في شكل الموتر.
بالنظر إلى "الإدخال" الموتر، تقوم هذه العملية بإدراج بُعد 1 في "محور" فهرس البعد لشكل "الإدخال". يبدأ مؤشر البعد `المحور` عند الصفر؛ إذا حددت رقمًا سالبًا لـ `المحور`، فسيتم حسابه بشكل تنازلي من النهاية.
تعتبر هذه العملية مفيدة إذا كنت تريد إضافة بُعد دفعي إلى عنصر واحد. على سبيل المثال، إذا كان لديك صورة واحدة للشكل `[height, width,channels]`، فيمكنك جعلها مجموعة من صورة واحدة باستخدام `expand_dims(image, 0)`، مما سيجعل الشكل `[1، height ، العرض، القنوات]`.
أمثلة أخرى:
# '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]
`-1-input.dims() <= dim <= input.dims()`
ترتبط هذه العملية بـ `squeeze()`، والتي تزيل أبعاد الحجم 1.
الأساليب العامة
الإخراج <T> | كإخراج () إرجاع المقبض الرمزي للموتر. |
ثابت <T، U يمتد الرقم> ExpandDims <T> | |
الإخراج <T> | الإخراج () يحتوي على نفس البيانات الموجودة في `الإدخال`، لكن شكله يحتوي على بُعد إضافي بالحجم 1 مضاف. |
الطرق الموروثة
الأساليب العامة
الإخراج العام <T> كإخراج ()
إرجاع المقبض الرمزي للموتر.
المدخلات إلى عمليات TensorFlow هي مخرجات عملية TensorFlow أخرى. يتم استخدام هذه الطريقة للحصول على مقبض رمزي يمثل حساب الإدخال.
إنشاء ExpandDims ثابت عام <T> (نطاق النطاق ، وإدخال المعامل <T>، ومحور المعامل <U>)
طريقة المصنع لإنشاء فئة تغلف عملية ExpandDims جديدة.
حدود
نِطَاق | النطاق الحالي |
---|---|
محور | 0-D (العددية). يحدد فهرس البعد الذي سيتم عنده توسيع شكل "الإدخال". يجب أن يكون في النطاق `[-rank(input) - 1, rank(input)]`. |
المرتجعات
- مثيل جديد من ExpandDims
الإخراج العام <T> الإخراج ()
يحتوي على نفس البيانات الموجودة في `الإدخال`، لكن شكله يحتوي على بُعد إضافي بالحجم 1 مضاف.