tf.expand_dims用法详解

def expand_dims_v2(input: Any,
axis: Any,
name: Any = None) -> object
把原有的张量在指定维度上插入一维。就相当于字符串/数组的插入一样。

参数:
input – 一个输入的张量.
axis – 说明在哪个维度上插入一个维度.
name – 给扩展后的张量起一个名字.
Returns:
返回一个扩展后的张量
注意：
axis参数不给出会报错， 不在[-(D+1), D]范围内也会报错。D = 输入张量的维度。

For example:

给定一个张量他的唯独是这样的[height, width, channels]:
>>> image = tf.zeros([10,10,3])
你可以在第一维度上赠加一个维度， axis=0:
>>> tf.expand_dims(image, axis=0).shape.as_list()
[1, 10, 10, 3]

你也可以一列表的形式查看扩展好张量的维度形式。
>>> tf.expand_dims(image, axis=1).shape.as_list()
[10, 1, 10, 3]

你也可以说明在倒数第一个维度上增加一个维度。
>>> tf.expand_dims(image, -1).shape.as_list()
[10, 10, 3, 1]