一般TensorFlow中擴展維度可以使用tf.expand_dims()。近來發現另一種可以直接運用取數據操作符[]就能擴展維度的方法。

用法很簡單，在要擴展的維度上加上tf.newaxis就行了。

foo = tf.constant([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]])

print(foo[tf.newaxis, :, :].eval()) # => [[[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]]

print(foo[:, tf.newaxis, :].eval()) # => [[[1,2,3]], [[4,5,6]], [[7,8,9]]]

print(foo[:, :, tf.newaxis].eval()) # => [[[1],[2],[3]], [[4],[5],[6]],[[7],[8],[9]]]

參考：

https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/Tensor?hl=en#__getitem__

補充知識：tensorflow 利用expand_dims和squeeze擴展和壓縮tensor維度

在利用tensorflow進行文本挖掘工作的時候，經常涉及到維度擴展和壓縮工作。比如對文本進行embedding操作完成之后，若要進行卷積操作，就需要對embedded的向量擴展維度，將[batch_size, embedding_dims]擴展成為[batch_size, embedding_dims, 1]，利用tf.expand_dims(input, -1)就可實現，反過來用squeeze(input, -1)或者tf.squeeze(input)也可以把最第三維去掉。

tf.expand_dims()

tf.squeeze()

tf.expand_dims()

tf.expand_dims(input, axis=None, name=None, dim=None)

在第axis位置增加一個維度.

給定張量輸入，此操作在輸入形狀的維度索引軸處插入1的尺寸。 尺寸索引軸從零開始; 如果您指定軸的負數，則從最后向后計數。

如果要將批量維度添加到單個元素，則此操作非常有用。 例如，如果您有一個單一的形狀[height，width，channels]，您可以使用expand_dims(image，0)使其成為1個圖像，這將使形狀[1，高度，寬度，通道]。

例子

# 't' is a tensor of shape [2]

shape(expand_dims(t, 0)) ==> [1, 2]

shape(expand_dims(t, 1)) ==> [2, 1]

shape(expand_dims(t, -1)) ==> [2, 1]

# 't2' is a tensor of shape [2, 3, 5]

shape(expand_dims(t2, 0)) ==> [1, 2, 3, 5]

shape(expand_dims(t2, 2)) ==> [2, 3, 1, 5]

shape(expand_dims(t2, 3)) ==> [2, 3, 5, 1]

tf.squeeze()

tf.squeeze(input, axis=None, name=None, squeeze_dims=None)

直接上例子

# 't' is a tensor of shape [1, 2, 1, 3, 1, 1]

shape(squeeze(t)) ==> [2, 3]

# 't' is a tensor of shape [1, 2, 1, 3, 1, 1]

shape(squeeze(t, [2, 4])) ==> [1, 2, 3, 1]

以上這篇在TensorFlow中實現矩陣維度擴展就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持WEB開發者。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python维度扩展_在TensorFlow中实现矩阵维度扩展的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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