Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun
İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.
tensor akışı:: işlem:: GenişletKarartmalar
#include <array_ops.h> Tensörün şekline 1 boyutunu ekler.
Özet
Bir tensör input verildiğinde, bu işlem input şeklinin boyut indeksi axis 1 boyutunu ekler. Boyut indeksi axis sıfırdan başlar; axis için negatif bir sayı belirtirseniz sondan geriye doğru sayılır.
Tek bir öğeye toplu iş boyutu eklemek istiyorsanız bu işlem kullanışlıdır. Örneğin, şekil [height, width, channels] şeklinde tek bir görüntünüz varsa, bunu expand_dims(image, 0) ile 1 görüntüden oluşan bir toplu iş haline getirebilirsiniz; bu, şekli [1, height, width, channels] yapacaktır .
Diğer örnekler:
# '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]
Bu işlem şunları gerektirir:
-1-input.dims() <= dim <= input.dims()
Bu işlem, boyut 1'in boyutlarını kaldıran squeeze() işleviyle ilgilidir.
Argümanlar:
- kapsam: Bir Kapsam nesnesi
- eksen: 0-D (skaler).
input şeklinin genişletileceği boyut indeksini belirtir. [-rank(input) - 1, rank(input)] aralığında olmalıdır.
İade:
-
Output : input ile aynı verileri içerir, ancak şekline boyut 1 boyutunda ek bir boyut eklenir.
Genel özellikler
Kamu işlevleri
düğüm
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
operatör::tensorflow::Çıktı
operator::tensorflow::Output() const
Aksi belirtilmediği sürece bu sayfanın içeriği Creative Commons Atıf 4.0 Lisansı altında ve kod örnekleri Apache 2.0 Lisansı altında lisanslanmıştır. Ayrıntılı bilgi için Google Developers Site Politikaları'na göz atın. Java, Oracle ve/veya satış ortaklarının tescilli ticari markasıdır.
Son güncelleme tarihi: 2025-07-26 UTC.
[null,null,["Son güncelleme tarihi: 2025-07-26 UTC."],[],[],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```"]]
