একটি টেনসরের আকারে 1 এর একটি মাত্রা সন্নিবেশ করান।
একটি টেনসর `ইনপুট` দেওয়া, এই ক্রিয়াকলাপটি `ইনপুট` আকারের মাত্রা সূচক `অক্ষ`-এ 1 এর একটি মাত্রা সন্নিবেশিত করে। মাত্রা সূচক `অক্ষ` শূন্য থেকে শুরু হয়; যদি আপনি `অক্ষ`-এর জন্য একটি ঋণাত্মক সংখ্যা নির্দিষ্ট করেন তাহলে এটি শেষ থেকে পিছিয়ে গণনা করা হবে।
আপনি যদি একটি উপাদানে একটি ব্যাচের মাত্রা যোগ করতে চান তবে এই অপারেশনটি কার্যকর। উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনার আকৃতির একটি একক চিত্র থাকে `[উচ্চতা, প্রস্থ, চ্যানেল], তাহলে আপনি এটিকে `প্রসারিত_ডিমস(ছবি, 0)` সহ 1টি চিত্রের একটি ব্যাচ বানাতে পারেন, যা আকৃতিকে `[1, উচ্চতা তৈরি করবে , প্রস্থ, চ্যানেল]`।
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 অপারেশনের জন্য এটি প্রয়োজন:`-1-input.dims() <= dim <= input.dims()`
এই ক্রিয়াকলাপটি `স্কুইজ()` এর সাথে সম্পর্কিত, যা আকার 1 এর মাত্রা সরিয়ে দেয়।
পাবলিক পদ্ধতি
আউটপুট <T> | আউটপুট হিসাবে () একটি টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল প্রদান করে। |
স্ট্যাটিক <T, U প্রসারিত সংখ্যা> ExpandDims <T> | |
আউটপুট <T> | আউটপুট () `ইনপুট` হিসাবে একই ডেটা রয়েছে, কিন্তু এর আকারে 1 আকারের একটি অতিরিক্ত মাত্রা যোগ করা হয়েছে। |
উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি
পাবলিক পদ্ধতি
সর্বজনীন আউটপুট <T> হিসাবে আউটপুট ()
একটি টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল প্রদান করে।
TensorFlow অপারেশনের ইনপুট হল অন্য TensorFlow অপারেশনের আউটপুট। এই পদ্ধতিটি একটি সিম্বলিক হ্যান্ডেল পেতে ব্যবহৃত হয় যা ইনপুটের গণনার প্রতিনিধিত্ব করে।
পাবলিক স্ট্যাটিক এক্সপ্যান্ডডিমস <T> তৈরি করে ( স্কোপ স্কোপ, অপারেন্ড <T> ইনপুট, অপারেন্ড <U> অক্ষ)
একটি নতুন ExpandDims অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানা পদ্ধতি।
পরামিতি
সুযোগ | বর্তমান সুযোগ |
---|---|
অক্ষ | 0-D (স্কেলার)। যে মাত্রার সূচীতে `ইনপুট` এর আকৃতি প্রসারিত করতে হবে তা নির্দিষ্ট করে। অবশ্যই `[-র্যাঙ্ক(ইনপুট) - 1, র্যাঙ্ক(ইনপুট)]` পরিসরে থাকতে হবে। |
রিটার্নস
- ExpandDims এর একটি নতুন উদাহরণ
সর্বজনীন আউটপুট <T> আউটপুট ()
`ইনপুট` হিসাবে একই ডেটা রয়েছে, কিন্তু এর আকারে 1 আকারের একটি অতিরিক্ত মাত্রা যোগ করা হয়েছে।