【tensorflow2.0】tensor(テンソル)の次元を増やす tf.expand

tensorflow2.0で生成したtensorの次元を増やす方法をメモしておきます。

expand_dimsメソッドを用います。

環境
expand_dimsを使ってみる
参考文献

環境

python 3.8.0
tensorflow 2.2.0

ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

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expand_dimsを使ってみる

２つのテンソルを用意して動きを見てみます。

サンプルコード1

まずは以下のようなTensorを用意しておきます。

>>> import tensorflow as tf
>>> a = tf.ones(3)
>>> a
<tf.Tensor: shape=(3,), dtype=float32, numpy=array([1., 1., 1.], dtype=float32)>

tf.expand_dims()は引数として、対象のテンソルとaxisを与えて上げます。

以下のように使っていきます。

>>> tf.expand_dims(a,axis=0)
<tf.Tensor: shape=(1, 3), dtype=float32, numpy=array([[1., 1., 1.]], dtype=float32)>

>>> tf.expand_dims(a,axis=1)
<tf.Tensor: shape=(3, 1), dtype=float32, numpy=
array([[1.],
       [1.],
       [1.]], dtype=float32)>

テンソルの次元が拡張されているのがわかります。

サンプルコード２

もう１つ見てみます。

次は以下のテンソルに対してexpand_dimsを行ってみます。

>>> b = tf.ones((3,2))
>>> b
<tf.Tensor: shape=(3, 2), dtype=float32, numpy=
array([[1., 1.],
       [1., 1.],
       [1., 1.]], dtype=float32)>

同様にexpand_dimsを使って次元を増やしてみます。

>>> tf.expand_dims(b,axis=0)
<tf.Tensor: shape=(1, 3, 2), dtype=float32, numpy=
array([[[1., 1.],
        [1., 1.],
        [1., 1.]]], dtype=float32)>

>>> tf.expand_dims(b,axis=1)
<tf.Tensor: shape=(3, 1, 2), dtype=float32, numpy=
array([[[1., 1.]],

       [[1., 1.]],

       [[1., 1.]]], dtype=float32)>

>>> tf.expand_dims(b,axis=2)
<tf.Tensor: shape=(3, 2, 1), dtype=float32, numpy=
array([[[1.],
        [1.]],

       [[1.],
        [1.]],

       [[1.],
        [1.]]], dtype=float32)>