tensorflow 笔记 16:tf.pad
函数:
tf.compat.v1.pad
tf.pad
函数表达式如下:
tf.pad(
tensor,
paddings,
mode='CONSTANT',
name=None,
constant_values=0
)
函数用途:对各个维度进行填充,padding
输入:
- tensor :是要填充的张量; shape 维度为 : (N1,N2,N3,...);
- padings:填充方式,也是一个张量,shape : (n,2), n :表示需要的pad的tensor的维度个数;
- mode:有三种取值:分别是"CONSTANT" ,"REFLECT", "SYMMETRIC",对padding 的维度也有限制,如下padded;
- mode="CONSTANT" 是直接填充 constant_values;
- mode = "REFLECT" 是轴对称填充(对称轴为边界列),此时constant_values 无效,用tensor 中的值填充;
- mode = "SYMMETRIC" 是轴对称填充(对称轴为边界线),此时 constant_values 无效,用tensor 中的值填充;
- constant_values:要填充的 value 值,默认为0;
padding shape举个例子:
要求:pad 维度为(n,2) n:为tensor 的维度个数;
第一组:
input tensor,shape【3,4,5】三维 tensor
padding shape:【3,2】
第二组:
input tensor,shape【3,4,5,6】四维 tensor
padding shape:【4,2】
padding 的每一维度,都有两个数,第一个表示前面添加几维度,第二个表示 后面添加几维度;
padded 填充之后的每一维度:
The padded size of each dimension D of the output is:
paddings[D, 0] + tensor.dim_size(D) + paddings[D, 1]
if mode == "REFLECT" or mode == "SYMMETRIC":
paddings[D, 0] + paddings[D, 1] <= tensor.dim_size(D) - 1
举个例子-》填充后的tensor shape:
tensor shape : (3,5,4)
padding = [[1,1],[2,2],[1,0]]
padded shape: (3+1+1,5+2+2,4+1+0)= (5,9,5)
REFLECT:的填充方式使用的是一种通过对称轴进行对称复制的方式进行填充(复制时不包括对称轴,边界的那一列是对称轴),通过使用tensor边缘作为对称;
SYMMETRIC:的填充方式于REFLECT填充方式类似,也是按照对称轴就是复制的,只是它包括对称轴(边界外的线是对称轴)。
举例一:(来自官方):
t = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) #shape(2,3)
paddings = tf.constant([[1, 1,], [2, 2]]) # shape(2,2),第一维度,前面补一维度,后面补一维度;第二维度,前面补两维度,后面补两维度;
# 'constant_values' is 0.
# rank of 't' is 2.
tf.pad(t, paddings, "CONSTANT") # [[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
# [0, 0, 1, 2, 3, 0, 0],
# [0, 0, 4, 5, 6, 0, 0],
# [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]] tf.pad(t, paddings, "REFLECT") # [[6, 5, 4, 5, 6, 5, 4],
# [3, 2, 1, 2, 3, 2, 1], # 黄色为对称轴
# [6, 5, 4, 5, 6, 5, 4],
# [3, 2, 1, 2, 3, 2, 1]] tf.pad(t, paddings, "SYMMETRIC") # [[2, 1, 1, 2, 3, 3, 2],
# [2, 1, 1, 2, 3, 3, 2], #
# [5, 4, 4, 5, 6, 6, 5],
# [5, 4, 4, 5, 6, 6, 5]]
举例二:
import tensorflow as tf
import numpy as np m1 = tf.random_normal([1,2,3,4],mean=0.0,stddev=1.0,dtype=tf.float32) m2 = tf.pad(m1,[[2,0],[0,0],[0,0],[0,0]],constant_values = 1) m2_s = tf.shape(m2) # shape(3,2,3,4) with tf.Session() as sess:
print(sess.run(m1))
print(sess.run(m2))
print(sess.run(m2_s))
output:
# m1
[[[[-1.8582115 -1.170714 -0.4478178 2.0172668 ]
[-0.74805504 -0.08016825 -0.7742696 -0.02516617]
[-0.8256318 0.591446 -0.00889379 1.7998788 ]] [[ 0.00565176 -0.31549874 1.5197186 0.07842494]
[ 0.00609808 1.9219669 -0.42632174 1.5106113 ]
[ 0.67241013 -0.38563538 -0.976289 0.2032768 ]]]] #m2
[[[[ 1. 1. 1. 1. ]
[ 1. 1. 1. 1. ]
[ 1. 1. 1. 1. ]] [[ 1. 1. 1. 1. ]
[ 1. 1. 1. 1. ]
[ 1. 1. 1. 1. ]]] [[[ 1. 1. 1. 1. ]
[ 1. 1. 1. 1. ]
[ 1. 1. 1. 1. ]] [[ 1. 1. 1. 1. ]
[ 1. 1. 1. 1. ]
[ 1. 1. 1. 1. ]]] [[[-1.2366703 -1.0050759 -0.3843815 1.0201392 ]
[-1.3438475 0.8829414 -1.3399163 1.078826 ]
[-0.09356844 0.35896888 1.5112561 0.28352356]] [[ 0.45909956 -0.23824279 -0.31440428 1.1913226 ]
[-0.40780786 0.58995795 -0.9147027 0.05860058]
[-0.0659609 1.4536899 -0.12121342 -0.9752257 ]]]] #output shape
[3 2 3 4]
tensorflow 笔记 16:tf.pad的更多相关文章
- tensorflow笔记:使用tf来实现word2vec
(一) tensorflow笔记:流程,概念和简单代码注释 (二) tensorflow笔记:多层CNN代码分析 (三) tensorflow笔记:多层LSTM代码分析 (四) tensorflow笔 ...
- tensorflow笔记3:CRF函数:tf.contrib.crf.crf_log_likelihood()
在分析训练代码的时候,遇到了,tf.contrib.crf.crf_log_likelihood,这个函数,于是想简单理解下: 函数的目的:使用crf 来计算损失,里面用到的优化方法是:最大似然估计 ...
- tensorflow笔记:多层LSTM代码分析
tensorflow笔记:多层LSTM代码分析 标签(空格分隔): tensorflow笔记 tensorflow笔记系列: (一) tensorflow笔记:流程,概念和简单代码注释 (二) ten ...
- TensorFlow笔记-07-神经网络优化-学习率,滑动平均
TensorFlow笔记-07-神经网络优化-学习率,滑动平均 学习率 学习率 learning_rate: 表示了每次参数更新的幅度大小.学习率过大,会导致待优化的参数在最小值附近波动,不收敛:学习 ...
- tensorflow笔记(一)之基础知识
tensorflow笔记(一)之基础知识 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7399701.html 前言 这篇no ...
- tensorflow笔记(二)之构造一个简单的神经网络
tensorflow笔记(二)之构造一个简单的神经网络 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7425200.html ...
- tensorflow笔记(三)之 tensorboard的使用
tensorflow笔记(三)之 tensorboard的使用 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7429344.h ...
- tensorflow笔记(四)之MNIST手写识别系列一
tensorflow笔记(四)之MNIST手写识别系列一 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7436310.html ...
- tensorflow笔记(五)之MNIST手写识别系列二
tensorflow笔记(五)之MNIST手写识别系列二 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7455233.html ...
随机推荐
- likely和unlikely是如何对代码的优化?
在执行if判断时,可以使用GCC提供了__builtin_expect对代码进行优化,可以提高代码的运行速度,参考GCC手册的"3.10 Options That Cont ...
- BitMap 图片格式与Base64Image格式互转方法
BitMap 图片格式与Base64Image格式互转方法 /// <summary> /// 图片转为base64编码的字符串 /// </summary> /// < ...
- php的选择排序
往前. <?php /** * 选择排序 * 工作原理是每次从待排序的元素中的第一个元素设置为最小值, * 遍历每一个没有排序过的元素,如果元素小于现在的最小值, * 就将这个元素设置成为最小值 ...
- poj1502 MPI Maelstrom(单源最短路)
题意:表面乍一看output是输出最小值,但仔细研究可以发现,这个最小值是从点1到所有点所花时间的最小值,其实是访问这些节点中的最大值,因为只有访问了最长时间的那个点才算访问了所有点.所以求最短路之后 ...
- 【比赛游记】NOI2019打铁记
上接 NOIWC2019冬眠记.(THUPC,CTS,APIO)2019四连爆蛋记 和 THUSC2019酱油记. Day0.5 笔试 AK 是容易的. 国家队选手见面会太好玩了啊! Day1 Day ...
- spring cloud 学习资料
spring cloud 学习资料 网址 拜托!面试请不要再问我Spring Cloud底层原理 https://mp.weixin.qq.com/s/ZH-3JK90mhnJPfdsYH2yDA
- 搭建unity客户端
1.新建个unity的项目ChatClient 2.在unity的Main Camera下挂载个脚本PhotonServerEngine做为与服务器端通信的脚本 3.在PhotonServerEngi ...
- 图像处理基本工具——Python 环境下的 Pillow( PIL )
由于笔者近期的研究课题与图像后处理有关,需要通过图像处理工具对图像进行变换和处理,进而生成合适的训练图像数据.该系列文章即主要记录笔者在不同的环境下进行图像处理时常用的工具和库.在 Python 环境 ...
- python在windows(双版本)及linux(源码编译)环境下安装
python下载 下载地址:https://www.python.org/downloads/ 可以下载需要的版本,这里选择2.7.12和3.6.2 下面第一个是linux版本,第二个是windows ...
- Excel——读取——导出目录
/** * 导出Excel文件到具体的目录 * <一句话功能简述> * <功能详细描述> * @param fileName 导出的文件名 * @param sheetName ...