转载:https://blog.csdn.net/tsyccnh/article/details/82459859 tensorflow中的tile()函数是用来对张量(Tensor)进行扩展的,其特点是对当前张量内的数据进行一定规则的复制.最终的输出张量维度不变. 函数定义: tf.tile( input, multiples, name=None ) input是待扩展的张量,multiples是扩展方法. 假如input是一个3维的张量.那么mutiples就必须是一个1x3的1维张量.这…

tf.transpose函数中文意思是转置,对于低维度的转置问题,很简单,不想讨论,直接转置就好(大家看下面文档,一看就懂). tf.transpose(a, perm=None, name='transpose') Transposes a. Permutes the dimensions according to perm. The returned tensor's dimension i will correspond to the input dimension perm[i]. If…

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…

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(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.…

y = tf.tile(tf.range(2, dtype=tf.int32)[:, tf.newaxis], [2,3]) # tf.tile(input,[a,b]) 输入数据,按照对应维度将矩阵重复a次和b次 y1=tf.range(2, dtype=tf.int32)y2=tf.range(2, dtype=tf.int32)[:, tf.newaxis] # 将一维度矩阵增加一维度,列为1sess=tf.Session()a=sess.run(y)print(a)b=sess.run(…

tf.nn.embedding_lookup函数的用法主要是选取一个张量里面索引对应的元素.tf.nn.embedding_lookup(tensor, id):tensor就是输入张量,id就是张量对应的索引,其他的参数不介绍. 例如: import tensorflow as tf; import numpy as np; c = np.random.random([10,1]) b = tf.nn.embedding_lookup(c, [1, 3]) with tf.Session()…

关于np.random.RandomState.np.random.rand.np.random.random.np.random_sample参考https://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/50405670 tf.nn.embedding_lookup函数的用法主要是选取一个张量里面索引对应的元素.tf.nn.embedding_lookup(params, ids):params可以是张量也可以是数组等,id就是对应的索引,其他的参数不介…

tile函数位于python模块 numpy.lib.shape_base中,他的功能是重复某个数组.比如tile(A,n),功能是将数组A重复n次,构成一个新的数组,我们还是使用具体的例子来说明问题: 先来引入numpy下的所有方法: >>> from numpy import * 我们创建一个a,如图下图,使用tile来创建b,注意看b的数据结构: >>> a=[0,1,2]>>> b=tile(a,2)>>> barray([0…

tile() 平铺之意,用于在同一维度上的复制 tile(        input,     #输入        multiples,  #同一维度上复制的次数        name=None    ) 示例如下: with tf.Graph().as_default(): a = tf.constant([1,2],name='a') b = tf.tile(a,[3]) sess = tf.Session() print(sess.run(b)) 对[1,2]的同一维度上复制3次,mu…