tf.expand_dims

tf.expand_dims(
    input, #输入tensor
    axis, #要在输入的tensor的第几个维度增加1个维度
    name=None
)

这个函数根据axis在原本的tensor的某个维度上增加1维。

例1：

# '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]

t=array([[[1., 1.],
          [1., 1.],
          [1., 1.]],

         [[1., 1.],
          [1., 1.],
          [1., 1.]]])
#(2,3,2)

 tf.shape(tf.expand_dims(t, 0))，在axis=0的括号处首尾对应加[ ]

array([[[[1., 1.],
         [1., 1.],
         [1., 1.]],

        [[1., 1.],
         [1., 1.],
         [1., 1.]]]])
#(1,2,3,2)

tf.shape(tf.expand_dims(t, 1))，在axis=1的括号处首尾对应加[ ] 

t=array([[[[1., 1.],
           [1., 1.],
           [1., 1.]],

         [[[1., 1.],
           [1., 1.],
           [1., 1.]]])
#(2,1,3,2)

tf.shape(tf.expand_dims(t, 2))，在axis=2的括号处首尾对应加[ ] ，即在axis = -1 上加维度,那么就是每个元素加括号

​t=array([[[[1.], [1.]],
          [[1.], [1.]],
          [[1.], [1.]]],

         [[[1.], [1.]],
          [[1.], [1.]],
          [[1.], [1.]]]])
#(2,3,2，1)

拓展维度: tf.expand_dims()_GungnirsPledge的博客-CSDN博客_tf 扩展维度