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what这个数值 # test.py import sys print(sys.argv[1:]) 2. tf.split(value=x, num_or_size_split=2, axis=3) # 对数据进行切分操作,比如原始维度为[1, 227, 227, 96], 切分后的维度为[2, 1,…

参考:https://stackoverflow.com/questions/41813665/tensorflow-slim-typeerror-expected-int32-got-list-containing-tensors-of-type 我的代码是: image_seq = tf.concat(0, image_seq)然后就报错了:Backend TkAgg is interactive backend. Turning interactive mode on.Traceback…

用于连接两个矩阵: mn = array_ops.concat([a, d], 1) #  按照第二维度相接,shape1 [m,a] shape2 [m,b] ,concat_done shape : [m,a+b] tensorflow Rnn,Lstm,Gru,源码中是用以上的函数来链接Xt 和 Ht-1 的,两者的shape 分别是[batch_size, emb_size][batch_size,Hidden_size] 连接接后为的shape为:[batch_size,embeddi…

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.constant([[1,2,3],[3,4,5]]) # shape (2,3) b = tf.constant([[7,8,9],[10,11,12]]) # shape (2,3) ab1 = tf.concat([a,b], axis=0) # shape(4,3) ab2 = t…

https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/concat…

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 as tf import numpy as np x = [[1, 2], [3, 4]] Y = tf.split(axis=1, num_or_size_splits=2, value=x) sess = tf.Session() for y in Y: print(sess.run(y))…

import numpy as npimport tensorflow as tfsess=tf.Session()a=np.zeros((1,2,3,4))b=np.ones((1,2,3,4))c1 = tf.concat([a, b], axis=-1) # 倒数第一维度增加,其它不变d1=sess.run(c1)print('d1=',d1)print('d1.shape=',d1.shape)c = tf.concat([a, b], axis=-2) #倒数第二维度增加,其它不变d=…

相同点:都是组合重构数据. 不同点:concat()不改变维数,而stack改变了维数(待定!!!) tf.concat是连接两个矩阵的操作,请注意API版本更改问题,相应参数也发生改变,具体查看API. tf.concat(concat_dim, values, name='concat') 除去name参数用以指定该操作的name,与方法有关的一共两个参数: 第一个参数concat_dim:必须是一个数,表明在哪一维上连接      如果concat_dim是0,那么在某一个shape的第一…

tf.concat(concat_dim, values, name='concat') concat_dim需要连接的矩阵的维度, values需要连接的两个矩阵. a=[[1,2,3],[7,8,9]] b=[[4,5,6],[10,11,12]] tf.concat(0, [a,b], name='concat') 在第零维上连接,就是行, concat=[[1,2,3,4,5,6],[7,,8,9,10,11,12,]] 同样道理,在第一维上连接 tf.concat(1, [a,b],…

转载自:https://blog.csdn.net/appleml/article/details/71023039 https://www.cnblogs.com/mdumpling/p/8053474.html tf.concat(concat_dim, values, name='concat') t1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] t2 = [[7, 8, 9], [10, 11, 12]] tf.concat(0, [t1, t2]) == > [[1, 2, 3]…