tf.expand_dims和tf.squeeze函数

https://blog.csdn.net/qq_31780525/article/details/72280284

tf.expand_dims（tensor,axis=0） shape(tensor)为1时expand_dims 插入一个维度 就是插入数值1

当shape(tensor)>=2是  

expand_dims ：就是在该维度的外面上增加一对中括号[]  

import tensorflow as tf

a=tf.constant(2,shape=(2,3))

sess=tf.InteractiveSession()

a.eval()  #a的从左到右 第二个中括号才是 维度0 里面的数字是维度1   
#array([[2, 2, 2],
#       [2, 2, 2]])

b=tf.expand_dims(a,axis=0)
b.eval()
#array([[[2, 2, 2],
  #      [2, 2, 2]]])

b1=tf.squeeze(b)  #删除尺寸为1的维度  
b1.eval()
array([[2, 2, 2],
       [2, 2, 2]]) 

c=tf.expand_dims(a,axis=1)
c.eval()

#array([[[2, 2, 2]],

  #     [[2, 2, 2]]])

c1=tf.squeeze(c)
c1.eval()
array([[2, 2, 2],
       [2, 2, 2]])
 

e=tf.expand_dims(a,axis=2)
e.eval()
    #array([[[2],
    #        [2],
    #        [2]],
    
    #       [[2],
    #        [2],
    #        [2]]])