【TensorFlow】expand_dim()增加维数函数

- 日理万妓 2024-04-17 16:45 47阅读 0赞

> ## tf.expand\_dims(input, dim, name=None) ##
> 
> **我们平常在改变一个Tensor的shape时，一般会使用tf.reshape(input, shape=\[\])，但是有些时候在构建图的过程中，placeholder没有被feed具体的值，这时就会出现一个异常：TypeError: Expected binary or unicode string, got 1，  
> 此时，我们就可以使用expand\_dims来将维度加1。**

> **方法实现：**
> 
> 参数为0代表添加在第一维，为-1代表添加到最后一维
> 
> <table> 
> <tbody> 
> <tr> 
> <td> 1 2 </td> 
> <td> <code>one_img </code><code>=</code> <code>tf.expand_dims(one_img, </code><code>0</code><code>)</code> <code>one_img </code><code>=</code> <code>tf.expand_dims(one_img, </code><code>-</code><code>1</code><code>)</code> </td> 
> </tr> 
> </tbody> 
> </table>
> 
> **实例测试：**
> 
> <table> 
> <tbody> 
> <tr> 
> <td> 1 2 3 4 5 6 7 8 9 </td> 
> <td> <code># 't' is a tensor of shape [2]</code> <code>shape(expand_dims(t, </code><code>0</code><code>)) </code><code>=</code><code>=</code><code>&gt; [</code><code>1</code><code>, </code><code>2</code><code>]</code> <code>shape(expand_dims(t, </code><code>1</code><code>)) </code><code>=</code><code>=</code><code>&gt; [</code><code>2</code><code>, </code><code>1</code><code>]</code> <code>shape(expand_dims(t, </code><code>-</code><code>1</code><code>)) </code><code>=</code><code>=</code><code>&gt; [</code><code>2</code><code>, </code><code>1</code><code>]</code> &nbsp; <code># 't2' is a tensor of shape [2, 3, 5]</code> <code>shape(expand_dims(t2, </code><code>0</code><code>)) </code><code>=</code><code>=</code><code>&gt; [</code><code>1</code><code>, </code><code>2</code><code>, </code><code>3</code><code>, </code><code>5</code><code>]</code> <code>shape(expand_dims(t2, </code><code>2</code><code>)) </code><code>=</code><code>=</code><code>&gt; [</code><code>2</code><code>, </code><code>3</code><code>, </code><code>1</code><code>, </code><code>5</code><code>]</code> <code>shape(expand_dims(t2, </code><code>3</code><code>)) </code><code>=</code><code>=</code><code>&gt; [</code><code>2</code><code>, </code><code>3</code><code>, </code><code>5</code><code>, </code><code>1</code><code>]</code> </td> 
> </tr> 
> </tbody> 
> </table>