爲什麼keras函數「expand_dims」改變類型？

我用theano後端使用keras。現在我有一個變量x，它是一個類型字段爲「TensorType（float32，3D）」的theano張量。
我在文件開頭添加爲什麼keras函數「expand_dims」改變類型？

from keras import backend as K

。然後我說：

x = K.expand_dims(x, dim = 1)

我預計x的類型字段應該是「TensorType（FLOAT32，4D）」。但是，它是「TensorType（float32，（False，True，False，False））」，我找不出原因。另外，keras文檔沒有提供關於這個函數的更多信息，它只是說「在索引」dim「處添加一個1尺寸的維度。
此外，如果我執行

x = K.squeeze(x, 1)

，x的類型字段將是「TensorType（FLOAT32，矩陣）」，這是預期的。

來源

2017-03-22 ptr

該命令expand_dims有dimshuffle Theano在操作引擎蓋下。元組(False, True, False, False)告訴你可以廣播的尺寸。你可能會意識到Numpy的廣播能力。它與一些關鍵差異相似。

來自Theano開發者：Theano需要在編譯之前在圖中聲明所有可廣播的維。 NumPy使用運行時間形狀信息。

有關更多詳細信息，請參閱this和this。

對於您的4-D陣列，第二個維度即頻道是可廣播的。因此，讓我們假設您的4維數組大小爲(10,N,20,30)。現在，您可以對4維數組和另一個大小爲(10,1,20,30)的數組進行元素乘法，而不必重複第二維N次。這被稱爲廣播。現在，您嘗試將您的4維數組和另一個大小爲(1,N,20,30)的數組相乘。這將失敗，因爲第一個維度不可廣播。我希望這很清楚。

來源

2017-03-23 00:18:35

我瞭解廣播機制。實際上，我試圖將TensorType（float32，4D）的張量壓縮到TensorType（float32，3D）的張量上，對它做一些處理，並將其恢復爲張量TensorType（float32,4D））'。但是，我可以將它恢復爲TensorType（float32，（False，True，False，False））張量，我想知道如何將它恢復爲張量'TensorType（float32,4D）'。 – ptr

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