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 иinput, 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