Python – tensorflow.expand_dims()

TensorFlow es una biblioteca Python de código abierto diseñada por Google para desarrollar modelos de aprendizaje automático y redes neuronales de aprendizaje profundo. 

expand_dims() se usa para insertar una dimensión adicional en el tensor de entrada.

Sintaxis: tensorflow.expand_dims (entrada, eje, nombre)

Parámetros:

• input: Es el Tensor de entrada.
• eje: Define el índice en el que se debe insertar la dimensión. Si la entrada tiene dimensiones D, el eje debe tener un valor en el rango [-(D+1), D].
• name(opcional): Define el nombre de la operación.

Devoluciones: Devuelve un Tensor con dimensión expandida.

Ejemplo 1:

# Importing the library
import tensorflow as tf
 
# Initializing the input
x = tf.constant([[2, 3, 6], [4, 8, 15]])
 
# Printing the input
print('x:', x)
 
# Calculating result
res = tf.expand_dims(x, 1)
 
# Printing the result
print('res: ', res)

Producción:

x: tf.Tensor(
[[ 2  3  6]
 [ 4  8 15]], shape=(2, 3), dtype=int32)
res:  tf.Tensor(
[[[ 2  3  6]]

 [[ 4  8 15]]], shape=(2, 1, 3), dtype=int32)

# shape has changed from (2, 3) to (2, 1, 3)

Ejemplo 2:

# Importing the library
import tensorflow as tf
 
# Initializing the input
x = tf.constant([[2, 3, 6], [4, 8, 15]])
 
# Printing the input
print('x:', x)
 
# Calculating result
res = tf.expand_dims(x, 0)
 
# Printing the result
print('res: ', res)

Producción:

x: tf.Tensor(
[[ 2  3  6]
 [ 4  8 15]], shape=(2, 3), dtype=int32)
res:  tf.Tensor(
[[[ 2  3  6]
  [ 4  8 15]]], shape=(1, 2, 3), dtype=int32)
  
# shape has changed from (2, 3) to (1, 2, 3)