deep_learning_Function_tensorflow_transpose()
tf.transpose()的用法
一、tensorflow官方文档内容
transpose( a, perm = None , name = 'transpose' ) |
Defined in tensorflow/python/ops/array_ops.py
.
See the guides: Math > Matrix Math Functions, Tensor Transformations > Slicing and Joining
Transposes a
. Permutes the dimensions according to perm
.
The returned tensor's dimension i will correspond to the input dimension perm[i]
. If perm
is not given, it is set to (n-1...0), where n is the rank of the input tensor. Hence by default, this operation performs a regular matrix transpose on 2-D input Tensors.
For example:
# 'x' is [[1 2 3] # [4 5 6]] tf.transpose(x) = = > [[ 1 4 ] [ 2 5 ] [ 3 6 ]] # Equivalently tf.transpose(x, perm = [ 1 , 0 ]) = = > [[ 1 4 ] [ 2 5 ] [ 3 6 ]] # 'perm' is more useful for n-dimensional tensors, for n > 2 # 'x' is [[[1 2 3] # [4 5 6]] # [[7 8 9] # [10 11 12]]] # Take the transpose of the matrices in dimension-0 tf.transpose(x, perm = [ 0 , 2 , 1 ]) = = > [[[ 1 4 ] [ 2 5 ] [ 3 6 ]] [[ 7 10 ] [ 8 11 ] [ 9 12 ]]] |
Args:
a
: ATensor
.perm
: A permutation of the dimensions ofa
.name
: A name for the operation (optional).
Returns:
A transposed Tensor
.
二、中文翻译
transpose( a, perm = None , name = 'transpose' ) |
Defined in tensorflow/python/ops/array_ops.py
.
See the guides: Math > Matrix Math Functions, Tensor Transformations > Slicing and Joining
a的转置是根据 perm 的设定值来进行的。
返回数组的 dimension(尺寸、维度) i与输入的 perm[i]的维度相一致。如果未给定perm,默认设置为 (n-1...0),这里的 n 值是输入变量的 rank 。因此默认情况下,这个操作执行了一个正规(regular)的2维矩形的转置。
例子:
# 'x' is [[1 2 3] # [4 5 6]] tf.transpose(x) = = > [[ 1 4 ] [ 2 5 ] [ 3 6 ]] # Equivalently(等价于) tf.transpose(x, perm = [ 1 , 0 ]) = = > [[ 1 4 ] [ 2 5 ] [ 3 6 ]] # 'perm' is more useful for n-dimensional tensors, for n > 2 # 'x' is [[[1 2 3] # [4 5 6]] # [[7 8 9] # [10 11 12]]] # Take the transpose of the matrices in dimension-0 tf.transpose(x, perm = [ 0 , 2 , 1 ]) = = > [[[ 1 4 ] [ 2 5 ] [ 3 6 ]] [[ 7 10 ] [ 8 11 ] [ 9 12 ]]] |
参数:
a
: a 是一个张量(Tensor)perm
: perm 是 a 维度的置换name
:操作的名称(可选).
返回值:
返回的是一个转置的张量。
三、解释
tf.transpose(input, [dimension_1, dimenaion_2,..,dimension_n]):这个函数主要适用于交换输入张量的不同维度用的,如果输入张量是二维,就相当是转置。dimension_n是整数,如果张量是三维,就是用0,1,2来表示。这个列表里的每个数对应相应的维度。如果是[2,1,0],就把输入张量的第三维度和第一维度交换。
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