tf.expand_dims

Возвращает тензор с осью длины 1, вставленной по индексу axis.

tf.expand_dims(
    input, axis, name=None
)

Используется в блокнотах

Для заданного тензора input эта операция вставляет измерение длины 1 по индексу измерения axis в форме input. Индекс измерения следует правилам индексирования Python: отсчёт начинается с нуля, а отрицательный индекс отсчитывается с конца.

Эта операция полезна для следующих задач:

• Добавления внешнего измерения «пакет» к одному элементу.
• Выравнивания осей для широковещательного распространения.
• Добавления внутренней оси длины вектора к тензору скаляров.

Например:

Если у вас есть одно изображение формы [height, width, channels]:

image = tf.zeros([10,10,3])

Можно добавить внешнюю ось batch, передав axis=0:

tf.expand_dims(image, axis=0).shape.as_list()
[1, 10, 10, 3]

Расположение новой оси соответствует правилам Python list.insert(axis, 1):

tf.expand_dims(image, axis=1).shape.as_list()
[10, 1, 10, 3]

Согласно стандартным правилам индексирования Python, отрицательное значение axis отсчитывается с конца, поэтому axis=-1 добавляет самое внутреннее измерение:

tf.expand_dims(image, -1).shape.as_list()
[10, 10, 3, 1]

Для этой операции требуется, чтобы axis был допустимым индексом для input.shape согласно правилам индексирования Python:

-1-tf.rank(input) <= axis <= tf.rank(input)

С этой операцией связаны следующие:

• tf.squeeze, удаляющая измерения размера 1.
• tf.reshape, предоставляющая более гибкие возможности изменения формы.
• tf.sparse.expand_dims, предоставляющая эту функциональность для tf.SparseTensor