tf.expand_dims（）tf.expand_dims（）

tf.expand_dims（）

転載します。https：//blog.csdn.net/jasonzzj/article/details/60811035

TensorFlowは、あなたが使用することができ、大きさの寸法を増加させたいtf.expand_dims(input, dim, name=None)機能を。もちろん、我々はtf.reshape使用（入力、形状を= [] ）も、同じ効果を得ることができ、時には図の構築中に、プレースホルダフィードは、パケットがエラー次され、特定の値ではない：TypeError: Expected binary or unicode string, got 1 
本でケースの下で、我々は、次元1を追加するexpand_dimsの使用を検討することができます。例えば、ダウン二次元画像寸法後、コードに自分自身を遭遇する条件は、4次元の[バッチ、高さ、幅、チャネルを復元するために、特定のアクションを実行する ]、 一次元の各増加の前と後。再構築する場合、上記の理由与えられました

one_img2 = tf.reshape（one_img、形状= [1、one_img.get_shape（）[0] .VALUE、one_img.get_shape（）[1] .VALUE、1]）

以下の方法を用いて達成することができます。

= tf.expand_dims one_img（one_img、0）
one_img = tf.expand_dims（one_img、-1）最後の次元を示し-1＃

最後に、我々は公式の説明と例を与えています

＃ 't'は[2]形状のテンソルである
形状（expand_dims（T、0））==> [1]、[2] 
形状（expand_dims（T、1））==> [2,1] 
形状（expand_dims（ T、-1））==> [2,1] 

＃'T2'は形状のテンソルである[2、3、5] 
形状（expand_dims（T2、0））==> [1、2、3、5 】
形状（expand_dims（T2、2））==> [2、3、1、5] 
形状（expand_dims（T2、3））==> [2、3、5、1]

引数： 
入力：テンソル。 
薄暗い：テンソルを。INT32、int64型：次のいずれかのタイプでなければなりません。0-D（スカラー）。入力の形状を拡大するための次元インデックスを指定します。 
名前：操作の名前（オプション）。

戻り値： 
テンソル。入力と同じタイプを持っています。入力と同じデータが含まれているが、その形状は、大きさ1の付加的な次元が追加されました。

 

古い時代には理想的な廃棄プラス側落ちる黄昏ではありませんがあります

転載します。https：//blog.csdn.net/jasonzzj/article/details/60811035

TensorFlowは、あなたが使用することができ、大きさの寸法を増加させたいtf.expand_dims(input, dim, name=None)機能を。もちろん、我々はtf.reshape使用（入力、形状を= [] ）も、同じ効果を得ることができ、時には図の構築中に、プレースホルダフィードは、パケットがエラー次され、特定の値ではない：TypeError: Expected binary or unicode string, got 1 
本でケースの下で、我々は、次元1を追加するexpand_dimsの使用を検討することができます。例えば、ダウン二次元画像寸法後、コードに自分自身を遭遇する条件は、4次元の[バッチ、高さ、幅、チャネルを復元するために、特定のアクションを実行する ]、 一次元の各増加の前と後。再構築する場合、上記の理由与えられました

one_img2 = tf.reshape（one_img、形状= [1、one_img.get_shape（）[0] .VALUE、one_img.get_shape（）[1] .VALUE、1]）

以下の方法を用いて達成することができます。

= tf.expand_dims one_img（one_img、0）
one_img = tf.expand_dims（one_img、-1）最後の次元を示し-1＃

最後に、我々は公式の説明と例を与えています

＃ 't'は[2]形状のテンソルである
形状（expand_dims（T、0））==> [1]、[2] 
形状（expand_dims（T、1））==> [2,1] 
形状（expand_dims（ T、-1））==> [2,1] 

＃'T2'は形状のテンソルである[2、3、5] 
形状（expand_dims（T2、0））==> [1、2、3、5 】
形状（expand_dims（T2、2））==> [2、3、1、5] 
形状（expand_dims（T2、3））==> [2、3、5、1]

引数： 
入力：テンソル。 
薄暗い：テンソルを。INT32、int64型：次のいずれかのタイプでなければなりません。0-D（スカラー）。入力の形状を拡大するための次元インデックスを指定します。 
名前：操作の名前（オプション）。

戻り値： 
テンソル。入力と同じタイプを持っています。入力と同じデータが含まれているが、その形状は、大きさ1の付加的な次元が追加されました。