``` sol_prim_init = np.expand_dims(sol_prim_init, axis=-1) ```

这段代码是在 Python 中使用 NumPy 库对变量 `sol_prim_init` 进行操作。`sol_prim_init` 看起来是一个一维数组或者是标量（因为它有一个维度）。`expand_dims` 是一个函数，它的作用是增加数组的一个新轴（即维度）。

`axis=-1` 表示要在数组的最后一个轴上添加新的维度。这里的 `-1` 在索引中表示数组的最后一个元素位置，因为Python索引从-1开始计数（-1对应于最后一个元素，0对应第一个元素）。

通过这个操作，原本可能是 `(n,)` 形状的一维数组会变为 `(n, 1)` 的形状，也就是每个原始元素后面都多了一个维度，变成了长度为 1 的列向量。这样做的目的是为了将原本单个元素的操作扩展到每个元素的独立处理，以便后续可能与其他二维或多维数组进行广播（broadcasting）操作。

举个例子：

sol_prim_init = [1, 2, 3]
sol_prim_init_expanded = np.expand_dims(sol_prim_init, axis=-1)
print(sol_prim_init_expanded)
# 输出：[
#         [2]
#         ]

现在，`sol_prim_init_expanded` 就可以被用作矩阵操作中的行向量了。

相关问题

import tensorflow as tf class Residual(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, in_c, out_c): super(Residual, self).__init__() self.conv = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(out_c, kernel_size=3, padding='same'), tf.keras.layers.BatchNormalization(), tf.keras.layers.ReLU(), tf.keras.layers.Conv2D(out_c, kernel_size=3, padding='same'), tf.keras.layers.BatchNormalization(), tf.keras.layers.ReLU() ]) self.botneck = tf.keras.layers.Conv2D(out_c, kernel_size=1) self.pool = tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=(2, 2)) def call(self, x): x_prim = x x = self.conv(x) x = self.botneck(x_prim) + x x = self.pool(x) return x

这是一个ResNet的残差块，使用TensorFlow实现。参数含义如下：

- `in_c`:输入张量的通道数
- `out_c`:输出张量的通道数

在`__init__`方法中，定义了一个由多个卷积、批归一化和ReLU激活函数组成的序列模型`self.conv`，以及一个$1\times 1$的卷积层`self.botneck`和一个最大池化层`self.pool`。

在`call`方法中，将输入张量`x`保存在`x_prim`中，然后通过序列模型`self.conv`进行卷积操作，再通过$1\times 1$的卷积层`self.botneck`将`x_prim`也变成`out_c`通道数的张量，并将这两个张量相加。最后，通过最大池化层`self.pool`进行下采样。