Python NumPy expand_dims() 函数：扩展数组维度

在使用 np.expand_dims() 函数时，axis 参数的值为 0，表示在最前面插入一个维度。因此，原来的 (100, 100) 维度变为了 (1, 100, 100)，而原来的通道维度没有变化，仍为 1。所以最终的 shape 为 (1, 100, 100)。

如果想要让通道维度为 1，可以在 np.expand_dims() 中设置 axis 参数为 1。

代码示例：

for (x, y, w, h) in rect:
    face = gray[y:y + w, x:x + h].astype(np.float32)  # 数值转换
    face = cv2.resize(face, (100, 100))
    face = face.transpose().astype(np.float32) / 255.
    face = np.expand_dims(face, axis=0)  # 扩展维度，变成(batch_size, channels, height, width)
    face = Tensor(face)
    print(face.shape)

解释：

• np.expand_dims(face, axis=0) 在数组 face 的最前面插入了一个维度，因此 face.shape 变为 (1, 100, 100)。

• 如果想让通道维度为 1，可以使用 np.expand_dims(face, axis=1)，这会在通道维度处插入一个维度，从而得到 (1, 1, 100, 100) 的形状。