tf.split( )和tf.unstack( )
import tensorflow as tf A = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
a0 = tf.split(A, num_or_size_splits=3, axis=1)#不改变维数(!!)
a1 = tf.unstack(A, num=3,axis=1)
a2 = tf.split(A, num_or_size_splits=2, axis=0)
a3 = tf.unstack(A, num=2,axis=0)
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(a0))
print(sess.run(a1))
print(sess.run(a2))
print(sess.run(a3))
[array([[1],[4]]), array([[2],[5]]), array([[3],[6]])]
[array([1, 4]), array([2, 5]), array([3, 6])]
[array([[1, 2, 3]]), array([[4, 5, 6]])]
[array([1, 2, 3]), array([4, 5, 6])]
tf.split( )和tf.unstack( )的更多相关文章
- 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 ...
- 深度学习原理与框架-Alexnet(迁移学习代码) 1.sys.argv[1:](控制台输入的参数获取第二个参数开始) 2.tf.split(对数据进行切分操作) 3.tf.concat(对数据进行合并操作) 4.tf.variable_scope(指定w的使用范围) 5.tf.get_variable(构造和获得参数) 6.np.load(加载.npy文件)
1. sys.argv[1:] # 在控制台进行参数的输入时,只使用第二个参数以后的数据 参数说明:控制台的输入:python test.py what, 使用sys.argv[1:],那么将获得w ...
- tensorflow 的tf.split函数的用法
将张量进行切分 tf.split( value, num_or_size_splits, axis=0, num=None, name='split' ) value: 待切分的张量 num_or_s ...
- tf.concat, tf.stack和tf.unstack的用法
tf.concat, tf.stack和tf.unstack的用法 tf.concat相当于numpy中的np.concatenate函数,用于将两个张量在某一个维度(axis)合并起来,例如: a ...
- tf.split
tf.split(dimension, num_split, input):dimension的意思就是输入张量的哪一个维度,如果是0就表示对第0维度进行切割.num_split就是切割的数量,如果是 ...
- 【转载】 tf.split函数的用法
原文地址: https://blog.csdn.net/uestc_c2_403/article/details/73350457 由于tensorflow 版本更新问题 用法略有修改 ----- ...
- tf.split函数的用法(tensorflow1.13.0)
tf.split(input, num_split, dimension): dimension指输入张量的哪一个维度,如果是0就表示对第0维度进行切割:num_split就是切割的数量,如果是2就表 ...
- tf.variable和tf.get_Variable以及tf.name_scope和tf.variable_scope的区别
在训练深度网络时,为了减少需要训练参数的个数(比如具有simase结构的LSTM模型).或是多机多卡并行化训练大数据大模型(比如数据并行化)等情况时,往往需要共享变量.另外一方面是当一个深度学习模型变 ...
- 【TensorFlow基础】tf.add 和 tf.nn.bias_add 的区别
1. tf.add(x, y, name) Args: x: A `Tensor`. Must be one of the following types: `bfloat16`, `half`, ...
随机推荐
- mariadb数据库——关联、视图、事务、索引、外键
1.关联 1)连接查询(内关联) inner join ... on 两个表连接查询 select * from students inner join classes 查询能够对应班级的学生以及班级 ...
- 【LeetCode】122、买卖股票的最佳时机 II
Best Time to Buy and Sell Stock II 题目等级:Easy 题目描述: Say you have an array for which the ith element i ...
- Docker】如何修改Docker的默认镜像存储位置
江湖有多大,坑就有多多……我使用的服务器, 系统盘根目录只有20G, 默认Docker 的镜像文件是安装在/var/lib/docker 目录下的, 这样的话我根本装不了太多的镜像,之前遇到一种情况就 ...
- 应用安全 - Java - 插件 - IO - excel-streaming-reader - 漏洞汇总
xlsx-streamer.jar的XXE漏洞 Date 类型XXE 影响范围 xlsx-streamer.jar-2.0.0及以下版本 复现
- HttpServletResponse ServletResponse 返回响应 设置响应头设置响应正文体 重定向 常用方法 如何重定向 响应编码 响应乱码
原文地址:HttpServletResponse ServletResponse 返回响应 设置响应头设置响应正文体 重定向 常用方法 如何重定向 响应编码 响应乱码 HttpServletRespo ...
- [转帖]56核Xeon Platinum 9200现身 - 英特尔有史以来最大的CPU封装
56核Xeon Platinum 9200现身 - 英特尔有史以来最大的CPU封装 https://www.cnbeta.com/articles/tech/835271.htm 当英特尔宣布上周正式 ...
- python里面列表函数的使用及注意
1.append 在末尾插入一个内容: a= [i for i in range(1,6)] print(a) a.append(100) print(a) 2.insert 指定位置插入内容 ins ...
- 如何在一个线程环境中使用一个线程非安全的java类
在开发过程中 当我们拿到一个线程非安全的java类的时候,我们可以额外创建这个类的管理类 并在管理类中控制同步 比如 一个非线程安全的Pair类 package test.thread.sx.test ...
- 定义一个数组,并对这个数组进行动态初始化,使用sort方法进行排序后,再将数组中的元素倒置过来。
Sort方法,生序排序 package com.fs.array; import java.util.Arrays; public class ArraySort { public static vo ...
- Redis集群部署一直卡在Waiting for the cluster to join ......(Redis集群总线配置)
redis集群总线端口为redis客户端端口加上10000,比如说你的redis 6379端口为客户端通讯端口,那么16379端口为集群总线端口 我搭建的redis集群中端口号是从 7001 ~ 70 ...