TensorFlow用expand_dim()来增加维度的方法

首先，expand_dims() 函数是 TensorFlow 中用于增加张量维度的函数，可传入三个参数：

• input: 要增加维度的张量
• axis: 新维度所在的位置，取值范围为 $[-(R+1), R]$，其中 R 为原张量的秩，当 axis 为负数时表示新维度在倒数第 $|axis|$ 个位置（比如 -1 表示最后一个位置）
• name: 可选参数，表示操作的名称

以下是使用示例并附有详细解释：

示例一

import tensorflow as tf

# 定义一个张量
x = tf.constant([
    [1, 2],
    [3, 4]
])

# 增加维度
y = tf.expand_dims(x, axis=0)
print(y)

输出结果为：

Tensor("ExpandDims:0", shape=(1, 2, 2), dtype=int32)

解释如下：

• 此处将形状为 (2, 2) 的张量 x 在第 0 个位置增加了一个维度，故输出张量的形状发生了变化，变为 (1, 2, 2)。
• 可以看到，expand_dims() 函数返回的是一个张量，而不是具体的数值。
• 输出的 tensor 对象名称为 ExpandDims:0，这是 TensorFlow 在图中自动为该节点命名的。
• 输出 tensor 对象的数据类型为 int32。

示例二

import tensorflow as tf

# 定义一个张量
x = tf.constant([
    [[1, 2], [3, 4]],
    [[5, 6], [7, 8]]
])

# 增加维度，在最后一个位置增加一个维度
y = tf.expand_dims(x, axis=-1)
print(y)

输出结果为：

Tensor("ExpandDims_1:0", shape=(2, 2, 2, 1), dtype=int32)

解释如下：

• 此处将 shape 为 (2, 2, 2) 的张量在最后一个位置增加了一个维度，输出张量的形状发生了变化，变为 (2, 2, 2, 1)。
• axis=-1 表示最后一个位置，因此新维度被增加到最后。
• 输出 tensor 对象名称为 ExpandDims_1:0，是新声明的节点名称。
• 输出 tensor 对象的数据类型为 int32。

以上是 expand_dims() 函数的使用方法和示例。需要注意的是，增加维度后的张量形状应该与实际需要的计算一致。进一步地，当张量的秩大于等于3时，需要在传入 axis 参数时确保符号相同。