有时我们会碰到升维或降维的需求,比如现在有一个图像样本,形状是 [height, width, channels],我们需要把它输入到已经训练好的模型中做分类,而模型定义的输入变量是一个batch,即形状为 [batch_size, height, width, channels],这时就需要升维了。tensorflow提供了一个方便的升维函数:expand_dims,参数定义如下:

  tf.expand_dims(input, axis=None, name=None, dim=None)

  参数说明:

  input:待升维的tensor

  axis:插入新维度的索引位置

  name:输出tensor名称

  dim: 一般不用

  

import tensorflow as tf

sess = tf.Session()

t = tf.constant([1, 2, 3], dtype=tf.int32)

t.get_shape()
# TensorShape([Dimension(3)]) tf.expand_dims(t, 0).get_shape()
# TensorShape([Dimension(1), Dimension(3)]) tf.expand_dims(t, 1).get_shape()
# TensorShape([Dimension(3), Dimension(1)])

  squeeze正好执行相反的操作:删除大小是1的维度

  tf.squeeze(input, squeeze_dims=None, name=None)

  input:  待降维的张量

  sequeeze_dims: list[int]类型,表示需要删除的维度索引。默认为[],即删除所以大小为1的维度

# 't' is a tensor of shape [1, 2, 1, 3, 1, 1]
shape(squeeze(t)) ==> [2, 3]
Or, to remove specific size 1 dimensions: # 't' is a tensor of shape [1, 2, 1, 3, 1, 1]
shape(squeeze(t, [2, 4])) ==> [1, 2, 3, 1]

  在处理tensor的时候合理使用这两个函数,能极大的提高效率。例如处理输入样本、执行向量与矩阵的点乘等情况。

参考:https://blog.csdn.net/qq_31780525/article/details/72280284

  

tensorflow expand_dims和squeeze的更多相关文章

  1. tensorflow之tf.squeeze()

    tf.squeeze()函数的作用是从tensor中删除所有大小(szie)是1的维度. 给定丈量输入, 此操作返回的是相同类型的张量, 并删除所有尺寸为1的维度.如果不想删除所有尺寸为1的维度, 可 ...

  2. Tensorflow从0到1(3)之实战传统机器算法

    计算图中的操作 import numpy as np import tensorflow as tf sess = tf.Session() x_vals = np.array([1., 3., 5. ...

  3. TensorFlow机器学习实战指南之第二章

    一.计算图中的操作 在这个例子中,我们将结合前面所学的知识,传入一个列表到计算图中的操作,并打印返回值: 声明张量和占位符.这里,创建一个numpy数组,传入计算图操作: import tensorf ...

  4. TF常用知识

    命名空间及变量共享 # coding=utf-8 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt; ...

  5. tensorflow 基本函数(1.tf.split, 2.tf.concat,3.tf.squeeze, 4.tf.less_equal, 5.tf.where, 6.tf.gather, 7.tf.cast, 8.tf.expand_dims, 9.tf.argmax, 10.tf.reshape, 11.tf.stack, 12tf.less, 13.tf.boolean_mask

    1.  tf.split(3, group, input)  # 拆分函数    3 表示的是在第三个维度上, group表示拆分的次数, input 表示输入的值 import tensorflow ...

  6. tensorflow 笔记14:tf.expand_dims和tf.squeeze函数

    tf.expand_dims和tf.squeeze函数 一.tf.expand_dims() Function tf.expand_dims(input, axis=None, name=None, ...

  7. tf.expand_dims和tf.squeeze函数

    from http://blog.csdn.net/qq_31780525/article/details/72280284 tf.expand_dims() Function tf.expand_d ...

  8. (转)Image Segmentation with Tensorflow using CNNs and Conditional Random Fields

    Daniil's blog Machine Learning and Computer Vision artisan. About/ Blog/ Image Segmentation with Ten ...

  9. TensorFlow和最近发布的slim

    笔者将和大家分享一个结合了TensorFlow和最近发布的slim库的小应用,来实现图像分类.图像标注以及图像分割的任务,围绕着slim展开,包括其理论知识和应用场景. 之前自己尝试过许多其它的库,比 ...

随机推荐

  1. 高灵敏度自带DSP降噪算法的audio codec解决方案

    背景调研   随着AI渗透到各行各业,人们对语音的需求也越来越大,最近一两年,各种AI音频设备如雨后春笋般冒出.各种智能AI设备的推出,意味者市场对低成本的音频采集设备越来越多.针对这种情况,我们开发 ...

  2. new function 到底做了什么?如何自己实现new function

    前言 这是继function 与 Function 关系后写下的. 写这个起源于,我无聊的时候看到一道题目: 'foo' == new function() { var temp=String('fo ...

  3. mybatis实体为什么要提供一个无参的构造函数

    提问:Mybatis查询结果映射到实体类的时候,实体类为什么必须有一个空的构造函数? 类中如果没有构造函数,隐藏是无参构造函数,方便实体类需要通过Mybatis进行动态反射生成.如果实体类中一旦声明构 ...

  4. P1613 跑路【倍增】【最短路】

    题目描述 小A的工作不仅繁琐,更有苛刻的规定,要求小A每天早上在6:00之前到达公司,否则这个月工资清零.可是小A偏偏又有赖床的坏毛病.于是为了保住自己的工资,小A买了一个十分牛B的空间跑路器,每秒钟 ...

  5. C#中FolderBrowserDialog类打开文件夹使用说明

    C#中FolderBrowserDialog类打开文件夹使用说明   作用:打开文件选择窗口获取文件夹路径.   导入的命名空间为: System.Windows.Forms; 属性:   Descr ...

  6. Play! 1.x Eclipse Debug调试报错解决方法记录

    使用Play eclipsify xxxx[项目路径],可以把play new xxxx[项目路径]创建的工程生成为Eclipse的项目 但是在Debug AS 调试的时候,会报以下错误 Error ...

  7. 《HTML&CSS design and build websites》学习笔记(1)

    Chapter 1: Structure Chapter 2: Text <head>表示标题,默认显示在第一行. <title>表示抬头,显示在浏览器的标签页,还有窗口栏. ...

  8. Qt的QString,QByteArray,char *相互转换

    1.QString转换为QByteArray QString str = "; QByteArray byte = str.toUtf8(); // 转换为Utf8格式 byte.toLoc ...

  9. python3-cookbook笔记:第六章 数据编码和处理

    python3-cookbook中每个小节以问题.解决方案和讨论三个部分探讨了Python3在某类问题中的最优解决方式,或者说是探讨Python3本身的数据结构.函数.类等特性在某类问题上如何更好地使 ...

  10. 【剑指Offer】05、用两个栈实现队列

    题目描述 用两个栈来实现一个队列,完成队列的Push和Pop操作. 队列中的元素为int类型. 题解一: //stack2有元素就pop,没有元素就将stack1中所有元素倒进来再pop public ...