[Tensorflow] 함수 정리

tf.expand_dims 

 => 함수를 구성하는 인자는 배열, (0 , -1, 1) 이고 각각의 차원을 늘려주는 역할을 하는 듯 

 => 0을 넣으면 맨앞에 차원이 하나 늘고 [10 ,10,3] => [1 , 10 , 10 , 3]

 => 1을 넣으면 중간 차원이 하나 늘고 [10 , 10 , 3] => [10 , 1 , 10 , 3]

 => -1을 넣으면 맨마지막 차원이 하나 는다, [10 ,10 , 3]  => [10,10,3 , 1]

 

gan 모델에서 사용할 때 discriminator랑 차원이 안맞을 때 사용하면 편할 듯

 

tf.clip_by_value

tf.clip_by_value(
    t, clip_value_min, clip_value_max, name=None
)

tensor의 최대값과 최소값 사이로 자르는 역할을 함.

 

tf.squeeze()

 => 이 함수는 1을 차원을 제거해버린다.

 

tf.keras.layer.UpSampling1D

tf.keras.layers.UpSampling1D(
    size=2, **kwargs
)

 =>  size만큼 복사해서 늘리는 역할을 한다.

 

 

오류 

 

 Input 0 of layer "up_sampling1d" is incompatible with the layer: expected ndim=3, found ndim=2. Full shape received: (40000, 1250)

자꾸 이따구로 개같이 차원이 다르다고 오류가 많이 난다. 저럴경우 우리가 가지고 있는 차원은 2차원인데 필요한건 3차원이라고 하니까 저 위에서 사용한 차원 확장기로 확장시켜버리자