``` inputs_expand = K.expand_dims(inputs, 1) ```

这个代码片段是在Keras（一个深度学习库）中使用的，它使用了`K.expand_dims`函数来扩展输入张量的维度。原句的意思是将输入变量`inputs`在第1个维度上添加一个长度为1的新维度，这样做通常是为了进行广播（broadcasting），以便与形状不同的其他张量相兼容，特别是在卷积神经网络（CNN）中。

**优化说明：**
- 代码本身没有明显的性能问题或可以优化的地方，因为这是Keras中的标准操作。
- 如果`inputs`是一个常量或者已经是很小的张量（比如只有一个样本），`expand_dims`操作可能不会带来显著的内存开销，因为它创建的是一个新的、大小相同的张量，但增加了额外的一个维度。

**优化后的代码：**
由于这段代码没有明显的问题，保持不变即可。完整的优化代码如下：

# No optimization needed, as this is a standard operation in Keras
inputs_expand = K.expand_dims(inputs, 1)

如果想要进一步简化代码，可以使用Python的列表推导式代替一行语句，但这在性能上并无差异，只是更易读：

inputs_expand = [inputs] * (1 if len(inputs.shape) < 2 else inputs.shape) + 
inputs_expand = np.array(inputs_expand).reshape(-1, 1) if not isinstance(inputs, np.ndarray) else inputs[:, None]

但这不是必需的，仅作展示用途。