tensorflow::ops::ExpandDims

เพิ่มมิติ 1 เข้าไปในรูปร่างของเทนเซอร์

สรุป

เมื่อได้รับเทนเซอร์ input การดำเนินการนี้จะแทรกมิติ 1 ที่ axis ดัชนีมิติของรูปร่างของ input axis ดัชนีมิติเริ่มต้นที่ศูนย์ หากคุณระบุตัวเลขติดลบสำหรับ axis จะนับถอยหลังจากท้าย

การดำเนินการนี้มีประโยชน์หากคุณต้องการเพิ่มมิติแบบกลุ่มให้กับองค์ประกอบเดียว ตัวอย่างเช่น หากคุณมีรูปภาพเดียวที่มีรูปร่าง [height, width, channels] คุณสามารถสร้างกลุ่มรูปภาพ 1 รูปได้ด้วย expand_dims(image, 0) ซึ่งจะทำให้รูปร่างเป็น [1, height, width, channels]

ตัวอย่างอื่นๆ:

# '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]

การดำเนินการนี้จำเป็นต้องมีสิ่งต่อไปนี้:

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

การดำเนินการนี้เกี่ยวข้องกับ squeeze() ซึ่งจะลบมิติที่มีขนาด 1 ออก

ข้อโต้แย้ง:

• ขอบเขต: วัตถุ ขอบเขต
• แกน: 0 มิติ (สเกลาร์) ระบุค่าดัชนีมิติที่จะขยายรูปร่างของ input ต้องอยู่ในช่วง [-rank(input) - 1, rank(input)]

การส่งคืนสินค้า:

• Output : มีข้อมูลเหมือนกับ input แต่รูปร่างของข้อมูลจะมีมิติเพิ่มเติมขนาด 1 เพิ่มเข้ามา

คุณลักษณะสาธารณะ

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