tensorflow :: ops :: ExpandDims

#include <array_ops.h>

Menyisipkan dimensi 1 ke dalam bentuk tensor.

Ringkasan

Diberikan input tensor, operasi ini memasukkan dimensi 1 pada axis indeks dimensi bentuk input . axis indeks dimensi dimulai dari nol; jika Anda menentukan angka negatif untuk axis itu dihitung mundur dari akhir.

Operasi ini berguna jika Anda ingin menambahkan dimensi batch ke satu elemen. Misalnya, jika Anda memiliki satu gambar bentuk [height, width, channels] , Anda dapat membuatnya menjadi kumpulan 1 gambar dengan expand_dims(image, 0) , yang akan menjadi bentuk [1, height, width, channels] .

Contoh lain:

# '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]

Operasi ini membutuhkan:

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

Operasi ini terkait dengan squeeze() , yang menghilangkan dimensi ukuran 1.

Argumen:

  • scope: Objek Scope
  • sumbu: 0-D (skalar). Menentukan indeks dimensi untuk memperluas bentuk input . Harus dalam rentang [-rank(input) - 1, rank(input)] .

Pengembalian:

  • Output : Berisi data yang sama dengan input , tetapi bentuknya memiliki dimensi tambahan dengan ukuran 1 yang ditambahkan.

Pembuat dan Penghancur

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

Atribut publik

operation
output

Fungsi publik

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

Atribut publik

operasi

Operation operation

keluaran

::tensorflow::Output output

Fungsi publik

ExpandDims

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

simpul

::tensorflow::Node * node() const

operator :: tensorflow :: Input

 operator::tensorflow::Input() const

operator :: tensorflow :: Keluaran

 operator::tensorflow::Output() const