以下是关于“在 TensorFlow 中实现矩阵维度扩展”的完整攻略，其中包含两个示例说明。
在使用 TensorFlow 实现矩阵维度扩展之前，我们需要导入 TensorFlow 库。
import tensorflow as tf
在本示例中，我们创建一个 2x2 的矩阵。
matrix = tf.constant([[1, 2], [3, 4]])
使用 TensorFlow 的 expand_dims 函数将矩阵的维度扩展。
expanded_matrix = tf.expand_dims(matrix, axis=0)
在本示例中，我们将矩阵的第一维度扩展，即将原来的 2x2 矩阵扩展为 1x2x2 的三维矩阵。
使用 TensorFlow 的 print 函数输出扩展后的矩阵。
tf.print(expanded_matrix)
通过以上步骤，我们可以使用 TensorFlow 的 expand_dims 函数实现矩阵维度扩展，并成功地输出了结果。
在使用 TensorFlow 实现矩阵维度扩展之前，我们需要导入 TensorFlow 库。
import tensorflow as tf
在本示例中，我们创建一个 2x2 的矩阵。
matrix = tf.constant([[1, 2], [3, 4]])
使用 TensorFlow 的 reshape 函数将矩阵的维度扩展。
reshaped_matrix = tf.reshape(matrix, [1, 2, 2])
在本示例中，我们将矩阵的维度扩展为 1x2x2 的三维矩阵。
使用 TensorFlow 的 print 函数输出扩展后的矩阵。
tf.print(reshaped_matrix)
通过以上步骤，我们可以使用 TensorFlow 的 reshape 函数实现矩阵维度扩展，并成功地输出了结果。
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