tensorflow:: ops:: ExpandDims

टेंसर के आकार में 1 का आयाम सम्मिलित करता है।

सारांश

दिए गए टेंसर input पर, यह ऑपरेशन input के आकार के आयाम सूचकांक axis पर 1 का आयाम सम्मिलित करता है। आयाम सूचकांक axis शून्य से शुरू होता है; यदि आप axis के लिए ऋणात्मक संख्या निर्दिष्ट करते हैं, तो इसे अंत से पीछे की ओर गिना जाता है।

यह ऑपरेशन तब उपयोगी होता है जब आप किसी एक एलिमेंट में बैच डाइमेंशन जोड़ना चाहते हैं। उदाहरण के लिए, यदि आपके पास [height, width, channels] आकार की एक इमेज है, तो आप इसे expand_dims(image, 0) का उपयोग करके 1 इमेज का बैच बना सकते हैं, जिससे इसका आकार [1, height, width, channels] हो जाएगा।

अन्य उदाहरण:

# '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]

इस ऑपरेशन के लिए निम्नलिखित की आवश्यकता है:

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

यह ऑपरेशन squeeze() से संबंधित है, जो आकार 1 के आयामों को हटाता है।

तर्क:

• स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
• अक्ष: 0-D (स्केलर)। input के आकार को विस्तारित करने के लिए आयाम सूचकांक निर्दिष्ट करता है। [-rank(input) - 1, rank(input)] सीमा में होना चाहिए।

प्रतिफल:

• Output : इसमें input के समान डेटा होता है, लेकिन इसके आकार में 1 आकार का एक अतिरिक्त आयाम जोड़ा गया है।

सार्वजनिक विशेषताएँ

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