在git上的FM开源代码中看到了这样子的用法 https://github.com/Aifcce/FM-FFM/blob/master/model/FM.py batch_weights = tf.squeeze(batch_weights, axis=2) df_v = tf.expand_dims(df_v, axis=2) tf.squeeze是降维，把维度为1的去掉，我的理

转自：龙骨 tf.expand_dims() Function tf.expand_dims(input, axis=None, name=None, dim=None) Inserts a dimension of 1 into a tensor’s shape.  在第axis位置增加一个维度 Given a tensor input, this operation inser

将矩阵在特定位置增加一维，举例如下： 如果# t2是一个形状为 [2, 3, 5]的张量，以下操作将使该张量的维度发生以下变化。 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] 特别的

转自知乎 锴锴 烫烫烫烫烫烫烫烫烫烫烫烫烫烫烫烫 150 人赞同了该回答 这个东西的主要作用，就是增加一个维度。   现在我们假设有一个数组A，数组A是一个两行三列的矩阵。大小我们记成（2,3）。 先明白一个常识，计算机中计数，一般是从0开始的。 所以（2,3）这个两行三列的矩阵， 它的第“0”维，就是这个“2”行；第“1”维，就是这个“3”列。 这个函数的作用，就是在第

这是别人总结好的点击打开链接 下面是我自己做的一些测试 a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])print(a.shape)print(a)print('\n')b = np.expand_dims(a, 0)print(b)print(b.shape)print('\n')c = np.expand_dims(a, 1)print(c)pri

错误信息 在使用TensorRT将onnx转为engine的时候报错，错误信息如下 [08/27/2021-15:27:08] [I] === Model Options ===[08/27/2021-15:27:08] [I] Format: ONNX[08/27/2021-15:27:08] [I] Model: glintr100.onnx[08/27/2021-15:27:08]

import numpy as np# axis = 0表示对最外层[]里的最大单位块做块与块之间的运算,同时移除最外层[]：a = np.array([1, 2, 3])print(a.sum(axis=0))"""6"""a = np.array([[1, 2], [3, 4]])print(a.sum(axis=0))"""[4 6]"""a = np.array([[[1

解决办法：把keep_dims改成keepdims即可