সেন্সরফ্লো :: অপস :: ExpandDims

#include <array_ops.h>

টেনসর আকারে 1 এর একটি মাত্রা সন্নিবেশ করান।

সারসংক্ষেপ

একটি টেন্সর দেওয়া input , এই অপারেশন মাত্রা সূচিতে 1 এর একটি মাত্রা সন্নিবেশ axis এর input এর আকৃতি। মাত্রা সূচক axis শূন্য থেকে শুরু হয়; আপনি যদি axis জন্য একটি নেতিবাচক সংখ্যা নির্দিষ্ট করেন তবে এটি শেষ থেকে পিছনে গণনা করা হয়।

আপনি যদি কোনও একক উপাদানে ব্যাচের মাত্রা যুক্ত করতে চান তবে এই অপারেশনটি কার্যকর। উদাহরণস্বরূপ, আপনার যদি আকৃতির [height, width, channels] এর একক চিত্র থাকে তবে আপনি এটিকে expand_dims(image, 0) দিয়ে 1 টি চিত্রের একটি ব্যাচ তৈরি করতে পারেন যা [1, height, width, channels]

অন্যান্য উদাহরণ:

# '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]

এই অপারেশনটির জন্য এটি প্রয়োজন:

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

এই অপারেশনটি squeeze() সাথে সম্পর্কিত, যা আকার 1 এর মাত্রা সরিয়ে দেয়।

যুক্তি:

  • সুযোগ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
  • অক্ষ: 0-ডি (স্কেলার) মাত্রা সূচক যা আকৃতি প্রসারিত করতে সুনির্দিষ্ট করে input । অবশ্যই রেঞ্জের মধ্যে থাকতে হবে [-rank(input) - 1, rank(input)]

রিটার্নস:

  • Output : input হিসাবে একই ডেটা রয়েছে, তবে এর আকারে আকারের অতিরিক্ত মাত্রা যোগ করা হয়েছে 1।

নির্মাণকারী এবং ধ্বংসকারী

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

জনসাধারণের গুণাবলী

operation
output

পাবলিক ফাংশন

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

জনসাধারণের গুণাবলী

অপারেশন

Operation operation

আউটপুট

::tensorflow::Output output

পাবলিক ফাংশন

ExpandDims

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

নোড

::tensorflow::Node * node() const 

অপারেটর :: টেনসরফ্লো :: ইনপুট

 operator::tensorflow::Input() const 

অপারেটর :: টেনসরফ্লো :: আউটপুট

 operator::tensorflow::Output() const