tf.expand_dims

Вставляет размерность 1 в форму тензора. (Устаревшие аргументы)

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

Учитывая тензор input, эта операция вставляет размерность 1 в индекс размерности axis формы input. Индекс размерности axis начинается с нуля; если вы укажете отрицательное число для axis, оно будет отсчитываться от конца.

Эта операция полезна, если требуется добавить размерность пакетной обработки к одному элементу. Например, если у вас есть один образ с формой [height, width, channels], можно преобразовать его в пакет из 1 изображения 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 размерности размером 1.