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在cnn之后连接递归层，tf.expand_dims做了什么？

在CNN之后连接递归层时，tf.expand_dims函数的作用是在张量的指定位置插入一个维度。具体来说，tf.expand_dims函数会在指定的位置上增加一个维度，从而改变张量的形状。

tf.expand_dims函数的参数包括要扩展的张量（tensor）和要插入的维度的索引（axis）。通过指定axis参数，可以控制在哪个位置插入新的维度。例如，如果axis=0，则在张量的最外层插入一个新的维度；如果axis=1，则在张量的第二个维度插入一个新的维度。

这个函数在连接递归层时常用于调整张量的形状，以满足递归层的输入要求。通过在CNN之后使用tf.expand_dims函数，可以将CNN的输出张量的形状调整为递归层所需的形状，从而实现二者的连接。

举例来说，假设CNN的输出张量形状为[batch_size, height, width, channels]，而递归层的输入要求形状为[batch_size, height, width, channels, 1]，则可以使用tf.expand_dims函数将递归层所需的维度插入到CNN的输出张量中，使其形状变为[batch_size, height, width, channels, 1]。

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