tf.compat.v2.expand_dims

Вставляет измерение 1 в форму тензора.

tf.compat.v2.expand_dims(
    input, axis, name=None
)

Для данного тензора input, эта операция вставляет измерение 1 в индекс измерения axis формы input. Индекс измерения axis начинается с нуля; если вы укажете отрицательное число для axis, оно будет отсчитываться назад от конца.

Эта операция полезна, если вы хотите добавить размерность пакетной обработки к одному элементу. Например, если у вас есть один образ с формой [height, width, channels], вы можете сделать из него пакет из 1 образа с помощью expand_dims(image, 0), что приведет к форме [1, height, width, channels].

Другие примеры:

# 't' is a tensor of shape [2]
tf.shape(tf.expand_dims(t, 0))  # [1, 2]
tf.shape(tf.expand_dims(t, 1))  # [2, 1]
tf.shape(tf.expand_dims(t, -1))  # [2, 1]

# 't2' is a tensor of shape [2, 3, 5]
tf.shape(tf.expand_dims(t2, 0))  # [1, 2, 3, 5]
tf.shape(tf.expand_dims(t2, 2))  # [2, 3, 1, 5]
tf.shape(tf.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 размера 1.