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tf.expand_dims

TensorFlow 1バージョン GitHubでソースを表示する

インデックスaxis長さ1の軸が挿入されたテンソルを返します。

ノートブックで使用

ガイドで使用チュートリアルで使用

テンソルinput 、この操作は、 inputの形状の次元インデックスaxisに長さ1の次元を挿入します。ディメンションインデックスは、Pythonのインデックス作成ルールに従います。ゼロから始まり、末尾から逆方向にカウントされる負のインデックスです。

この操作は次の場合に役立ちます。

  • 単一の要素に外側の「バッチ」ディメンションを追加します。
  • 放送用に軸を揃えます。
  • 内部ベクトル長軸をスカラーのテンソルに追加します。

例えば:

形状の画像が1つある場合[height, width, channels]

image = tf.zeros([10,10,3])

axis=0を渡すことで、外部batch軸を追加できaxis=0

tf.expand_dims(image, axis=0).shape.as_list()
[1, 10, 10, 3]

新しい軸の位置はPythonのlist.insert(axis, 1)一致します。

tf.expand_dims(image, axis=1).shape.as_list()
[10, 1, 10, 3]

標準のPythonインデックスルールに従って、負のaxisは最後から数えるため、 axis=-1は最も内側の次元を追加します。

tf.expand_dims(image, -1).shape.as_list()
[10, 10, 3, 1]

この操作は、ことが必要でaxisための有効な指標であるinput.shape Pythonのインデックス規則に従って、:

 -1-tf.rank(input) <= axis <= tf.rank(input)
 

この操作は以下に関連しています。

input Tensor
axis inputの形状を拡張する次元インデックスを指定する整数。 D次元の入力を指定すると、 axisは範囲[-(D+1), D] (両端を含む)内になければなりません。
name オプションの文字列。出力Tensorの名前。

inputと同じデータを持ち、 axis指定されたインデックスに追加の次元が挿入されたテンソル。

ValueError axisが指定されていない場合。
InvalidArgumentError axisが範囲外の場合[-(D+1), D]