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:
Python3
# 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:
Python3
# 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)
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por aman neekhara y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA