fluxo tensor:: ops:: Expandir Dims
#include <array_ops.h>
Insere uma dimensão de 1 na forma de um tensor.
Resumo
Dada uma input
de tensor, esta operação insere uma dimensão 1 no axis
do índice de dimensão da forma da input
. O axis
do índice de dimensão começa em zero; se você especificar um número negativo para axis
ele será contado regressivamente a partir do final.
Esta operação é útil se você deseja adicionar uma dimensão de lote a um único elemento. Por exemplo, se você tiver uma única imagem de forma [height, width, channels]
, poderá torná-la um lote de 1 imagem com expand_dims(image, 0)
, o que tornará a forma [1, height, width, channels]
.
Outros exemplos:
# '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]
Esta operação requer que:
-1-input.dims() <= dim <= input.dims()
Esta operação está relacionada a squeeze()
, que remove dimensões de tamanho 1.
Argumentos:
- escopo: um objeto Escopo
- eixo: 0-D (escalar). Especifica o índice de dimensão no qual expandir a forma de
input
. Deve estar no intervalo[-rank(input) - 1, rank(input)]
.
Retorna:
-
Output
: Contém os mesmos dados queinput
, mas sua forma possui uma dimensão adicional de tamanho 1 adicionada.
Construtores e Destruidores | |
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ExpandDims (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input input, :: tensorflow::Input axis) |
Atributos públicos | |
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operation | |
output |
Funções públicas | |
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node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const |
Atributos públicos
operação
Operation operation
saída
::tensorflow::Output output
Funções públicas
Expandir Dims
ExpandDims( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input input, ::tensorflow::Input axis )
nó
::tensorflow::Node * node() const
operador::tensorflow::Input
operator::tensorflow::Input() const
operador::tensorflow::Saída
operator::tensorflow::Output() const