tensorflow:: ops:: ExpandDims

একটি টেনসরের আকৃতিতে ১ মাত্রাটি সন্নিবেশ করে।

সারসংক্ষেপ

একটি টেনসর input দেওয়া হলে, এই অপারেশনটি input শেপের ডাইমেনশন ইনডেক্স axis ১-এর একটি ডাইমেনশন যুক্ত করে। ডাইমেনশন ইনডেক্স axis শূন্য থেকে শুরু হয়; যদি আপনি axis জন্য একটি ঋণাত্মক সংখ্যা নির্দিষ্ট করেন, তবে এটি শেষ থেকে পিছনের দিকে গণনা করা হয়।

এই অপারেশনটি তখন কাজে আসে যখন আপনি একটিমাত্র এলিমেন্টে একাধিক ডাইমেনশন যোগ করতে চান। উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনার কাছে [height, width, channels] আকারের একটিমাত্র ছবি থাকে, তাহলে আপনি expand_dims(image, 0) ব্যবহার করে সেটিকে একটি ছবির ব্যাচে পরিণত করতে পারেন, যার ফলে এর আকার হবে [1, height, width, channels] ।

অন্যান্য উদাহরণ:

# '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]

এই অপারেশনের জন্য প্রয়োজন যে:

-1-input.dims() <= dim <= input.dims()

এই অপারেশনটি squeeze() এর সাথে সম্পর্কিত, যা ১ আকারের ডাইমেনশনগুলো অপসারণ করে।

যুক্তি:

• স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
• অক্ষ: ০-ডি (স্কেলার)। এটি সেই ডাইমেনশন ইনডেক্স নির্দিষ্ট করে যেখানে input আকৃতি প্রসারিত করা হবে। এর মান অবশ্যই [-rank(input) - 1, rank(input)] সীমার মধ্যে হতে হবে।

ফেরত:

• Output : এতে input মতোই ডেটা থাকে, কিন্তু এর শেপে ১ আকারের একটি অতিরিক্ত ডাইমেনশন যোগ করা হয়।

জনসাধারণের বৈশিষ্ট্য

Operation operation

::tensorflow::Output output

 ExpandDims(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input axis
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const