jax.numpy.expand_dims

jax.numpy.expand_dims(a, axis)

在数组中插入长度为 1 的维度

JAX实现的numpy.expand_dims()，通过jax.lax.expand_dims()实现。

参数:

• a (ArrayLike) – 输入数组

• axis (int | Sequence[int]) – 指定要添加轴的整数或整数序列。

返回:

带有添加维度的 a 的副本。

返回类型:

Array

备注

与numpy.expand_dims()不同，jax.numpy.expand_dims()将返回输入数组的副本而不是视图。然而，在JIT下，编译器会在可能的情况下优化掉这些副本，因此这在实践中不会对性能产生影响。

另请参阅

• jax.numpy.squeeze()：此操作的逆操作，即删除长度为 1 的维度。

• jax.lax.expand_dims()：此功能的 XLA 版本。

示例

>>> x = jnp.array([1, 2, 3])
>>> x.shape
(3,)

扩展前导维度

>>> jnp.expand_dims(x, 0)
Array([[1, 2, 3]], dtype=int32)
>>> _.shape
(1, 3)

扩展尾部维度

>>> jnp.expand_dims(x, 1)
Array([[1],
       [2],
       [3]], dtype=int32)
>>> _.shape
(3, 1)

扩展多个维度

>>> jnp.expand_dims(x, (0, 1, 3))
Array([[[[1],
         [2],
         [3]]]], dtype=int32)
>>> _.shape
(1, 1, 3, 1)

也可以通过使用 None 进行索引来更简洁地扩展维度

>>> x[None]  # equivalent to jnp.expand_dims(x, 0)
Array([[1, 2, 3]], dtype=int32)
>>> x[:, None]  # equivalent to jnp.expand_dims(x, 1)
Array([[1],
       [2],
       [3]], dtype=int32)
>>> x[None, None, :, None]  # equivalent to jnp.expand_dims(x, (0, 1, 3))
Array([[[[1],
         [2],
         [3]]]], dtype=int32)