expand_dims(input,axis=None,name=None,dim=None)
examples:
tensor t [2,3,5] add batch number
tf.shape(tf.expand_dims(t2,0)) #[1,2,3,5] ,0 is the position where 1dimension is added#
# 't' is a tensor of shape [2]
tf.shape(tf.expand_dims(t,0))# [1, 2]
tf.shape(tf.expand_dims(t,1))# [2, 1]
tf.shape(tf.expand_dims(t,-1))# [2, 1]
slice函数用于提取input tensor里的某些特定维的特定值
[1，0，0]是提取的起始位置，下标从0开始;第3个输入是每一维提取的个数。[1，1，3]表示：第一个1是第2维，即[[3,3,3],[4,4,4]]，第2个1是在[[3,3,3],[4,4,4]]中取[3,3,3]，最后的3是这个[3,3,3]tensor取3维数据，即[3,3,3]
简单版的分割张量的函数
填充函数，在tensor周围加0
[1,1,]表示在t前后加全0，[2,2]表示在每一维前两列和后两列加0
沿轴合并tensor
分解函数为tf.unstack
把tensor沿轴做镜像
dims是几就对第几维进行镜像
perm是转置的axis
0，1，2变为0，2，1 所以第一维不变，后两维转置
space_to_batch的新版本，用于调整tensor及batch的大小，batch变大，tensor变小
计算能够使输入的tensor被blocksize整除的padding的shape
spacetobatch的反操作
输出的channel为输入的channel个数 x block_size x block_size
将params这个tensor中下标为indices的tensor组合到一个tensor里
这个是加了batch编号的例子
找到x中不同的元素，元素的值返回到y，相同元素的位置用相同的标号表示，返回到idx，不同元素个数返回到count
tf.gather_nd的反操作，根据shape的大小填充updates
将data根据partition进行划分，划分的个数维num_partitions
根据indices把data中的数据合并
与操作
根据indices生成one_hot tensor，其最后一维的维数为depth，one_hot中不为0的部分赋on_value,为0的部分赋off_value
indices中0，1，2为on_value部分的下标，-1是全0
