Tensorflow :: ops :: ExpandDims

#include <array_ops.h>

Fügt eine Dimension von 1 in die Form eines Tensors ein.

Zusammenfassung

Bei einem Tensor input , fügt dieser Vorgang eine Dimension von 1 in der Dimension Index axis des input ‚s Form. Die Dimension axis beginnt bei Null ist ; Wenn Sie eine negative Zahl für die axis angeben, axis diese vom Ende rückwärts gezählt.

Diese Operation ist nützlich, wenn Sie einem einzelnen Element eine Stapeldimension hinzufügen möchten. Wenn Sie beispielsweise ein einzelnes Bild mit Form [height, width, channels] , können Sie es mit expand_dims(image, 0) einem Stapel von 1 Bild machen, wodurch die Form [1, height, width, channels] .

Andere Beispiele:

# '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]

Diese Operation erfordert Folgendes:

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

Diese Operation bezieht sich auf squeeze() , wodurch Abmessungen der Größe 1 entfernt werden.

Argumente:

  • scope: Ein Scope- Objekt
  • Achse: 0-D (skalar). Gibt den Dimensionsindex an, bei dem die Form der input . Muss im Bereich [-rank(input) - 1, rank(input)] .

Kehrt zurück:

  • Output : Enthält dieselben Daten wie die input , jedoch wurde der Form eine zusätzliche Dimension der Größe 1 hinzugefügt.

Konstruktoren und Destruktoren

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

Öffentliche Attribute

operation
output

Öffentliche Funktionen

node () const
::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input () const
operator::tensorflow::Output () const

Öffentliche Attribute

Operation

Operation operation

Ausgabe

::tensorflow::Output output

Öffentliche Funktionen

ExpandDims

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

Knoten

::tensorflow::Node * node() const

operator :: tensorflow :: Input

 operator::tensorflow::Input() const

operator :: tensorflow :: Output

 operator::tensorflow::Output() const