flux tensoriel : : opérations : : Développer les dimensions

#include <array_ops.h>

Insère une dimension de 1 dans la forme d'un tenseur.

Résumé

Étant donné un tenseur input , cette opération insère une dimension de 1 sur l' axis d'index de dimension de la forme de input . L' axis d'index de dimension commence à zéro ; si vous spécifiez un nombre négatif pour axis il est compté à rebours à partir de la fin.

Cette opération est utile si vous souhaitez ajouter une dimension de lot à un seul élément. Par exemple, si vous avez une seule image de forme [height, width, channels] , vous pouvez en faire un lot de 1 image avec expand_dims(image, 0) , ce qui créera la forme [1, height, width, channels] .

Autres exemples :

# '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]

Cette opération nécessite que :

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

Cette opération est liée à squeeze() , qui supprime les dimensions de taille 1.

Arguments :

  • scope : un objet Scope
  • axe : 0-D (scalaire). Spécifie l'index de dimension auquel développer la forme de input . Doit être compris dans la plage [-rank(input) - 1, rank(input)] .

Retours :

  • Output : contient les mêmes données que input , mais sa forme a une dimension supplémentaire de taille 1 ajoutée.

Constructeurs et Destructeurs

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

Attributs publics

operation
output

Fonctions publiques

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

Attributs publics

opération

Operation operation

sortir

::tensorflow::Output output

Fonctions publiques

Développer les dimensions

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

nœud

::tensorflow::Node * node() const 

opérateur :: tensorflow :: Entrée

 operator::tensorflow::Input() const 

opérateur :: tensorflow :: Sortie

 operator::tensorflow::Output() const