[570]tf.expand_dims()

TensorFlow中&＃xff0c;想要维度增加一维&＃xff0c;可以使用tf.expand_dims(input, dim, name&＃61;None)函数。当然&＃xff0c;我们常用tf.reshape(input, shape&＃61;[])也可以达到相同效果&＃xff0c;但是有些时候在构建图的过程中&＃xff0c;placeholder没有被feed具体的值&＃xff0c;这时就会包下面的错误&＃xff1a;TypeError: Expected binary or unicode string, got 1

在这种情况下&＃xff0c;我们就可以考虑使用expand_dims来将维度加1。比如我自己代码中遇到的情况&＃xff0c;在对图像维度降到二维做特定操作后&＃xff0c;要还原成四维[batch, height, width, channels]&＃xff0c;前后各增加一维。如果用reshape&＃xff0c;则因为上述原因报错

one_img2 &＃61; tf.reshape(one_img, shape&＃61;[1, one_img.get_shape()[0].value, one_img.get_shape()[1].value, 1])


用下面的方法可以实现&＃xff1a;

one_img &＃61; tf.expand_dims(one_img, 0)
one_img &＃61; tf.expand_dims(one_img, -1) #-1表示最后一维


给出官方的例子和说明

# &＃39;t&＃39; is a tensor of shape [2]
shape(expand_dims(t, 0)) &＃61;&＃61;> [1, 2]
shape(expand_dims(t, 1)) &＃61;&＃61;> [2, 1]
shape(expand_dims(t, -1)) &＃61;&＃61;> [2, 1]# &＃39;t2&＃39; is a tensor of shape [2, 3, 5]
shape(expand_dims(t2, 0)) &＃61;&＃61;> [1, 2, 3, 5]
shape(expand_dims(t2, 2)) &＃61;&＃61;> [2, 3, 1, 5]
shape(expand_dims(t2, 3)) &＃61;&＃61;> [2, 3, 5, 1]


参考&＃xff1a;https://www.cnblogs.com/helloworld0604/p/9001703.html