n [71]: a1 = tf.constant([2,2], name="a1") In [72]: a1 Out[72]: <tf.Tensor 'a1_5:0' shape=(2,) dtype=int32> # add a new dimension In [73]: a1_new = a1[tf.newaxis, :] In [74]: a1_new Out[74]: <tf.Tensor 'strided_slice_5:0' shape=(1, 2) dtype=int32> # add one more dimension In [75]: a1_new = a1[tf.newaxis, :, tf.newaxis] In [76]: a1_new Out[76]: <tf.Tensor 'strided_slice_6:0' shape=(1, 2, 1) dtype=int32> >> x = np.arange(3) >> x array([0, 1, 2]) >> x.shape (3,) >> x[:, np.newaxis] array([[0], [1], [2]]) >> x[:, None] array([[0], [1], [2]]) >> x[:, np.newaxis].shape (3, 1)
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用法很简单,在要扩展的维度上加上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....
np.newaxis 新增一个轴 如何将数组[0,1,2]转换成列向量 用ndarray[: , np.newaxis] 代码实质就是将原本的(0,1,2)移到行上,然后新增一列 其实可以更简单 ndarray.shape=(3,1) >> x = np.arange(3) >> x array([0,...
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