在指定轴增加维度，axis=0,1,2,,,结果 axis=1 结果 结果 axis=-1，最后一个维度 ［区别］tf.expand_dims 输出是一个张量 结果 更多请戳 注意只能删除 单维度 的 如果不指定axis，那就把所有单维度都删除．result 对不是单维度的不起作用 result ...
如下图,在axis=1添加维度,即shape中把1放在axis=1的位置,即在6后面。索引y[1][0]中0即为添加的维度,一直为0不可更改。 同理对于二维,三维数组一样。 2.二维数组: shape中2处于axis=0的位置,3处于axis=1的位置,若在axis=1的位置添加变量,则需在shape中axis=1的位置写1,同时3后移,shape变为(2,1,...
new_tensor = tf.expand_dims(tensor, axis=1)。 print(new_tensor.shape)。 这里的axis参数同样指定了在哪个轴上增加维度,这里我们指定axis=1,表示在第二个轴上增加维度。expand_dims函数同样返回一个新的张量,它的维度比原张量多了一维。 总的来说,expand_dims函数的主要作用是在数组或者张量中增加维度,这在...
>>> x = np.array([1,2]) >>> x.shape (2,) The following is equivalent to x[np.newaxis,:] or x[np.newaxis]: >>> y = np.expand_dims(x, axis=0) >>> y array([[1, 2]]) >>> y.shape (1, 2) >>> y = np.expand_dims(x, axis=1) # Equivalent to x[:,np.newaxis...
(2,)>>> y = np.expand_dims(x, axis=0)>>>y array([[1, 2]])>>>y.shape (1, 2) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. >>> x = np.array([1,2])>>>x.shape (2,)>>> y = np.expand_dims(x, axis=1)>>>y array([[1], ...