Tensorflow之改变tensor形状
https://www.tensorflow.org/versions/r0.12/api_docs/python/array_ops.html#reshape
例子:
# tensor 't' is [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
# tensor 't' has shape [9]
reshape(t, [3, 3]) ==> [[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]] # tensor 't' is [[[1, 1], [2, 2]],
# [[3, 3], [4, 4]]]
# tensor 't' has shape [2, 2, 2]
reshape(t, [2, 4]) ==> [[1, 1, 2, 2],
[3, 3, 4, 4]] # tensor 't' is [[[1, 1, 1],
# [2, 2, 2]],
# [[3, 3, 3],
# [4, 4, 4]],
# [[5, 5, 5],
# [6, 6, 6]]]
# tensor 't' has shape [3, 2, 3]
# pass '[-1]' to flatten 't'
reshape(t, [-1]) ==> [1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 6, 6, 6] # -1 can also be used to infer the shape # -1 is inferred to be 9:
reshape(t, [2, -1]) ==> [[1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3],
[4, 4, 4, 5, 5, 5, 6, 6, 6]]
# -1 is inferred to be 2:
reshape(t, [-1, 9]) ==> [[1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3],
[4, 4, 4, 5, 5, 5, 6, 6, 6]]
# -1 is inferred to be 3:
reshape(t, [ 2, -1, 3]) ==> [[[1, 1, 1],
[2, 2, 2],
[3, 3, 3]],
[[4, 4, 4],
[5, 5, 5],
[6, 6, 6]]] # tensor 't' is [7]
# shape `[]` reshapes to a scalar
reshape(t, []) ==> 7
Tensorflow之改变tensor形状的更多相关文章
- pytorch 中改变tensor维度的几种操作
具体示例如下,注意观察维度的变化 #coding=utf-8 import torch """改变tensor的形状的四种不同变化形式""" ...
- C#设置鼠标在控件上面时,改变光标形状
//设置鼠标在控件上面时,改变光标形状 private void pictureBox_macroLogo_MouseHover(object sender, System.EventArgs e) ...
- TensorFlow使用基础-Tensor
使用 TensorFlow 之前你需要了解关于 TensorFlow 的以下基础知识 :• 使用图 (graphs) 来表示计算 .• 在会话 ( Session ) 中执行图 .• 使用张量 (te ...
- TensorFlow中的 tensor 张量到底是什么意思?
详见[Reference]: TensorFlow中的“Tensor”到底是什么? 以下摘录一些要点: 这个图好生动呀!~ 标量和向量都是张量(tensor).
- Qt 改变鼠标形状
Qt 改变鼠标形状(转载) 改变鼠标形状,在绘制坐标系的时候有用到,特此记下: 1 this->setMouseTracking(true); //设置为不按下鼠标键触发moveEvent 2 ...
- tensorflow中张量(tensor)的属性——维数(阶)、形状和数据类型
tensorflow的命名来源于本身的运行原理,tensor(张量)意味着N维数组,flow(流)意味着基于数据流图的计算,所以tensorflow字面理解为张量从流图的一端流动到另一端的计算过程. ...
- AI - TensorFlow - 张量(Tensor)
张量(Tensor) 在Tensorflow中,变量统一称作张量(Tensor). 张量(Tensor)是任意维度的数组. 0阶张量:纯量或标量 (scalar), 也就是一个数值,例如,\'Howd ...
- tensorflow的阶、形状、数据类型
张量的阶.形状.数据类型 TensorFlow用张量这种数据结构来表示所有的数据.你可以把一个张量想象成一个n维的数组或列表.一个张量有一个静态类型和动态类型的维数.张量可以在图中的节点之间流通. 阶 ...
- 学习TensorFlow,打印输出tensor的值
在学习TensorFlow的过程中,我们需要知道某个tensor的值是什么,这个很重要,尤其是在debug的时候.也许你会说,这个很容易啊,直接print就可以了.其实不然,print只能打印输出sh ...
随机推荐
- VP9 Video Codec
http://www.webmproject.org/vp9/ WebM Repositories libvpx: VP8/VP9 Codec SDK pull http://git.chromi ...
- Web Services 指南之:Web Services 综述
在本系列指南中.我们学习了怎样使用 Web Services.可是一个 web service 还包含可以使它活跃的组件.诸如 WSDL.UDDI 以及 SOAP.接下来我们了解一下 WSDL.UDD ...
- 接口测试框架开发(二):extentreports报告中文乱码问题
转载:http://www.cnblogs.com/lin-123/p/7146935.html 问题:中文乱码 问题解决:eclipse设置编码为utf-8 结果:
- 算法笔记_078:蓝桥杯练习 最大最小公倍数(Java)
目录 1 问题描述 2 解决方案 1 问题描述 问题描述 已知一个正整数N,问从1~N中任选出三个数,他们的最小公倍数最大可以为多少. 输入格式 输入一个正整数N. 输出格式 输出一个整数,表示你 ...
- RMQ 算法入门
1. 概述 RMQ(Range Minimum/Maximum Query).即区间最值查询,是指这样一个问题:对于长度为n的数列A,回答若干询问RMQ(A,i,j)(i,j<=n),返回数列A ...
- #pragma pack(push,1)与#pragma pack(1)的区别(转)
这是给编译器用的参数设置,有关结构体字节对齐方式设置, #pragma pack是指定数据在内存中的对齐方式. #pragma pack (n) 作用:C编译器将按照n个字节对 ...
- RTTI机制与作用(转)
一.RTTI(Run-Time Type identification),通过运行时类型信息,程序能够使用基类的指针或引用来检查这些指针或引用所指向的对象的实际派生类型.面向对象的编程语言,想C++, ...
- python生成.exe
python生成.exe 1.在Anaconda Prompt终端输入pip install pyinstaller 2.输入python -m pip install pypiwin32 pytho ...
- maven打包时加入依赖包及加入本地依赖包
maven打包的时候默认是不加入依赖的jar包的,所以想打出一个独立的可运行jar包的话直接mvn clean install package是不行的.需要略改动下pom文件,加入如下plugin & ...
- LAMP架构三
PHP相关配置 1.查找php配置文件/usr/local/php/bin/php -i或者phpinfo() [root@bogon admin]# /usr/local/php/bin/php - ...