``` inputs_tiled = tf.expand_dims ```有报错

`tf.expand_dims` 是 TensorFlow 中的一个功能，用于增加张量的一个或多个轴上的维度。在这个 `CapsuleLayer` 类中，`inputs_tiled` 需要在计算 `inputs_hat` 之前进行扩展，目的是为了将原始的一维向量 `inputs` 展开成多维数组，以便于与权重矩阵 `W` 进行矩阵乘法。

具体来说，`inputs` 在没有展开前是形状 `(batch_size, input_dim)` 的张量，而 `W` 是 `(num_capsules, input_capsule_dim, capsule_dim, 1)` 形状。要使乘法操作正确执行，我们需要让 `inputs` 在最后一个轴上增加一个维度，使其变成 `(batch_size, input_dim, 1)`。这样，`inputs_tiled` 就会在最后一个轴上多了一个维度，便于后续的广播和矩阵运算。

如果你在运行时遇到 `expand_dims` 报错，可能是由于传入的参数类型、形状不匹配，或者是缺少必要的维度。确保 `inputs` 张量已经被正确地处理并符合上述的展达示例。如果你能提供具体的报错信息，我可以帮助你更好地定位问题。