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

【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】的更多相关文章

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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))…

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,…

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就表示输入张量被切成2份,每一份是一个列表. 例如: import tensorflow as tf; import numpy as np; A = [[1,2,3],[4,5,6]] x = tf.split(A, 3, 1) with tf.Session() as sess: c = sess.…

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_size_splits: 切分的个数 axis: 沿着哪个维度切分…

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2就表示输入张量被切成2份,每一份是一个列表. import tensorflow as tf; import numpy as np; A = [[1,2,3],[4,5,6]] x = tf.split(1, 3, A) with tf.Session() as sess: c = sess.r…

【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(input, num_split, dimension): dimension的意思就是输入张量的哪一个维度,如果是0就表示对…

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: pr…