تدفق التوتر:: العمليات:: توسيع Dims
#include <array_ops.h>
يقوم بإدراج بُعد 1 في شكل الموتر.
ملخص
بالنظر إلى input
موتر، تقوم هذه العملية بإدراج بُعد 1 عند axis
فهرس البعد لشكل input
. يبدأ axis
فهرس البعد عند الصفر؛ إذا قمت بتحديد رقم سالب axis
فسيتم حسابه بشكل تنازلي من النهاية.
تعتبر هذه العملية مفيدة إذا كنت تريد إضافة بُعد دفعي إلى عنصر واحد. على سبيل المثال، إذا كان لديك صورة واحدة للشكل [height, width, channels]
، فيمكنك جعلها مجموعة من صورة واحدة باستخدام expand_dims(image, 0)
مما سيجعل الشكل [1, height, width, channels]
.
أمثلة أخرى:
# '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]
تتطلب هذه العملية ما يلي:
-1-input.dims() <= dim <= input.dims()
ترتبط هذه العملية بالضغط squeeze()
، الذي يزيل أبعاد الحجم 1.
الحجج:
- النطاق: كائن النطاق
- المحور: 0-D (عددي). يحدد فهرس البعد الذي سيتم عنده توسيع شكل
input
. يجب أن يكون في النطاق [-rank(input) - 1, rank(input)]
.
العوائد:
-
Output
: يحتوي على نفس البيانات الموجودة في input
، ولكن شكله يحتوي على بُعد إضافي بالحجم 1 مضاف.
الصفات العامة
عملية
Operation operation
الإخراج
::tensorflow::Output output
الوظائف العامة
توسيع Dims
ExpandDims(
const ::tensorflow::Scope & scope,
::tensorflow::Input input,
::tensorflow::Input axis
)
العقدة
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
المشغل::tensorflow::الإخراج
operator::tensorflow::Output() const
إنّ محتوى هذه الصفحة مرخّص بموجب ترخيص Creative Commons Attribution 4.0 ما لم يُنصّ على خلاف ذلك، ونماذج الرموز مرخّصة بموجب ترخيص Apache 2.0. للاطّلاع على التفاصيل، يُرجى مراجعة سياسات موقع Google Developers. إنّ Java هي علامة تجارية مسجَّلة لشركة Oracle و/أو شركائها التابعين.
تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-26 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)
[null,null,["تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-26 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)"],[],[],null,["# tensorflow::ops::ExpandDims Class Reference\n\ntensorflow::ops::ExpandDims\n===========================\n\n`#include \u003carray_ops.h\u003e`\n\nInserts a dimension of 1 into a tensor's shape.\n\nSummary\n-------\n\nGiven a tensor `input`, this operation inserts a dimension of 1 at the dimension index `axis` of `input`'s shape. The dimension index `axis` starts at zero; if you specify a negative number for `axis` it is counted backward from the end.\n\nThis operation is useful if you want to add a batch dimension to a single element. For example, if you have a single image of shape `[height, width, channels]`, you can make it a batch of 1 image with `expand_dims(image, 0)`, which will make the shape `[1, height, width, channels]`.\n\nOther examples:\n\n\n```scdoc\n# 't' is a tensor of shape [2]\nshape(expand_dims(t, 0)) ==\u003e [1, 2]\nshape(expand_dims(t, 1)) ==\u003e [2, 1]\nshape(expand_dims(t, -1)) ==\u003e [2, 1]\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\n```scdoc\n# 't2' is a tensor of shape [2, 3, 5]\nshape(expand_dims(t2, 0)) ==\u003e [1, 2, 3, 5]\nshape(expand_dims(t2, 2)) ==\u003e [2, 3, 1, 5]\nshape(expand_dims(t2, 3)) ==\u003e [2, 3, 5, 1]\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\nThis operation requires that:\n\n\n`-1-input.dims() \u003c= dim \u003c= input.dims()`\n\nThis operation is related to `squeeze()`, which removes dimensions of size 1.\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- axis: 0-D (scalar). Specifies the dimension index at which to expand the shape of `input`. Must be in the range `[-rank(input) - 1, rank(input)]`.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output): Contains the same data as `input`, but its shape has an additional dimension of size 1 added.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [ExpandDims](#classtensorflow_1_1ops_1_1_expand_dims_1ae2cff3dc910140a50446ed380848baef)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` input, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` axis)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|-----------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_expand_dims_1aefcdcc72ed92eb8f0975a90ca998bb71) | [Operation](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_expand_dims_1abc828c5e90fdd61142ffd01878f9f95a) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n\n| ### Public functions ||\n|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------|\n| [node](#classtensorflow_1_1ops_1_1_expand_dims_1a85ce8553584a8b3a50345d93f0f03b52)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_expand_dims_1aabc0c1aba83330412277a5b6e6f2c04e)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_expand_dims_1a280db99846027451637ac5d7e7a9d67e)`() const ` | ` ` ` ` |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\n### output\n\n```text\n::tensorflow::Output output\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### ExpandDims\n\n```gdscript\n ExpandDims(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input input,\n ::tensorflow::Input axis\n)\n``` \n\n### node\n\n```gdscript\n::tensorflow::Node * node() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Input\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Input() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Output\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Output() const \n```"]]