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))…

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…

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(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…

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…

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…

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 tf.app&tf.app.flags用法介绍 TensorFlow tf.app argparse  tf.app.flags 下面介绍 tf.app.flags.FLAGS的使用,主要是在用命令行执行程序时,需要传些参数,其实也就可以理解成对argparse库进行的封装,示例代码如下 #coding:utf-8  # 学习使用 tf.app.flags 使用,全局变量  # 可以再命令行中运行也是比较方便,如果只写 python app_flags.py 则代码运行时默…

作 者:marsggbo 出 处:https://www.cnblogs.com/marsggbo版权声明:署名 - 非商业性使用 - 禁止演绎,协议普通文本 | 协议法律文本. --------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Tensorflow       tf.app  &  tf.app.flags    用法介绍…

tf.gradients 官方定义: tf.gradients( ys, xs, grad_ys=None, name='gradients', stop_gradients=None, ) Constructs symbolic derivatives of sum of ys w.r.t. x in xs. ys and xs are each a Tensor or a list of tensors. grad_ys is a list of Tensor, holding the gr…