Tensorflow中的`expand_dims()`：轻松为数据增添新维度🧐

在机器学习中，数据的形状(shape)是一个非常重要的概念，有时我们需要调整数据的维度以满足模型输入的要求。这时，`expand_dims()`函数就派上了用场！😊

`expand_dims()`是TensorFlow提供的一个简单而强大的工具，用于在指定的位置插入一个新的维度。例如，如果你有一个形状为`(3, 4)`的二维数组，通过`expand_dims()`可以将其变为三维数组，比如`(1, 3, 4)`或者`(3, 4, 1)`。这样做的好处在于，它可以让你的数据与不同结构的模型兼容，尤其是在处理图像或序列数据时。💪

使用方法也很简单，只需要提供你要扩展的张量和目标维度索引即可。例如：

```python

import tensorflow as tf

tensor = tf.constant([[1, 2], [3, 4]])

expanded = tf.expand_dims(tensor, axis=0)

print(expanded.shape) 输出: (1, 2, 2)

```

通过这个小技巧，我们可以灵活地操控数据维度，让模型训练更加顺畅！🚀