тензорный поток:: опс:: РазвернутьDims

#include <array_ops.h>

Вставляет размерность 1 в форму тензора.

Краткое содержание

Учитывая input тензор, эта операция вставляет размерность 1 на axis индекса измерения формы input . axis индекса размера начинается с нуля; если вы укажете отрицательное число для axis оно будет отсчитываться назад от конца.

Эта операция полезна, если вы хотите добавить измерение партии к одному элементу. Например, если у вас есть одно изображение формы [height, width, channels] , вы можете сделать его пакетом из 1 изображения с помощью expand_dims(image, 0) , что создаст форму [1, height, width, channels] .

Другие примеры: 

# '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]

Эта операция требует, чтобы:

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

Эта операция связана с squeeze() , которая удаляет измерения размером 1.

Аргументы:

  • область: объект области.
  • ось: 0-D (скаляр). Указывает индекс измерения, по которому можно расширить форму input . Должно быть в диапазоне [-rank(input) - 1, rank(input)] .

Возврат:

  • Output : содержит те же данные, что и input , но к его форме добавлено дополнительное измерение размером 1.

Конструкторы и деструкторы

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

Публичные атрибуты

operation
output

Общественные функции

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

Публичные атрибуты

операция 

Operation operation

выход 

::tensorflow::Output output

Общественные функции

РазвернутьDims 

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

узел 

::tensorflow::Node * node() const

оператор::tensorflow::Input 

 operator::tensorflow::Input() const

оператор::tensorflow::Выход 

 operator::tensorflow::Output() const