텐서의 모양에 1차원을 삽입합니다.
텐서 `입력`이 주어지면 이 작업은 `입력` 모양의 차원 인덱스 `축`에 차원 1을 삽입합니다. 차원 인덱스 '축'은 0에서 시작합니다. `축`에 음수를 지정하면 끝에서부터 거꾸로 계산됩니다.
이 작업은 단일 요소에 배치 차원을 추가하려는 경우에 유용합니다. 예를 들어 `[높이, 너비, 채널]` 모양의 단일 이미지가 있는 경우 `expand_dims(image, 0)`를 사용하여 이미지 1개의 배치로 만들 수 있습니다. 그러면 모양이 `[1, 높이]가 됩니다. , 너비, 채널]`.
기타 예:
# '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() <= 희미 <= input.dims()`
이 작업은 크기 1의 차원을 제거하는 `squeeze()`와 관련이 있습니다.
공개 방법
출력 <T> | 출력 () 텐서의 기호 핸들을 반환합니다. |
static <T, U 확장 번호> ExpandDims <T> | |
출력 <T> | 출력 () 'input'과 동일한 데이터를 포함하지만 모양에는 크기 1의 추가 차원이 추가되어 있습니다. |
상속된 메서드
공개 방법
공개 출력 <T> asOutput ()
텐서의 기호 핸들을 반환합니다.
TensorFlow 작업에 대한 입력은 다른 TensorFlow 작업의 출력입니다. 이 메서드는 입력 계산을 나타내는 기호 핸들을 얻는 데 사용됩니다.
public static ExpandDims <T> create ( 범위 범위, 피연산자 <T> 입력, 피연산자 <U> 축)
새로운 ExpandDims 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
매개변수
범위 | 현재 범위 |
---|---|
중심선 | 0차원(스칼라). '입력'의 모양을 확장할 차원 인덱스를 지정합니다. '[-순위(입력) - 1, 순위(입력)]' 범위에 있어야 합니다. |
보고
- ExpandDims의 새 인스턴스