目录 1.官方注释 2.参数解释 3.例子 参考 @(tf.slice()函数详解 ) tf.slice()是TensorFlow库中分割张量的一个函数,其定义为def slice(input_, begin, size, name=None):.tf.slice()函数的那些参数设置实在是不好理解,查了好多资料才理解,所以这边记录一下. 1.官方注释 官方的注释如下: """Extracts a slice from a tensor. This operation ext

tf.slice函数解析 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me tf.slice(input_, begin, size, name = None) 解释 : 这个函数的作用是从输入数据input中提取出一块切片 切片的尺寸是size,切片的开始位置是begin. 切片的尺寸size表示输出tensor的数据维度,其中size[i]表示在第i维度上面的元素个数. 开始位置begin表示切片相对于输入数据input_的每一个偏移量,比如数据input是 [[[1, 1, 1],

tensorflow 当中的一个常用函数:Slice() def slice(input_, begin, size, name=None) 函数的功能是根据begin和size指定获取input的部分数据. 其中input是输入可以是列表,元祖等,begin 是起始地址,size是范围大小 如果是input的一维的,begin和size相应的也要是一维的. 比如: input=[1,2,3,4,5,6]  begin=[1] size=[3]  则对应的结果为[2,3,4] input=[[1

slice()函数原型为: tf.slice(input_, begin, size, name=None) 函数有4个参数: 1,input_ :图片的矩阵输入格式. 2,begin :开始截取的位置(输入矩阵的某一点,通常是[x,y,z]的形式) 3,size :从开始截取点向各维度截取的距离(通常也是[x,y,z]的形式) 4,name :该tensor的名字. tensor(a,b,c) tensor(z,y,x) 向量在三维坐标的表示如三维坐标轴.tf.slice()参数顺序也是(z,

1. tf.image.resize_and_crop(net, bbox, 256, [14, 14], name)  # 根据bbox的y1,x1,y2,x2获得net中的位置,将其转换为14*14,因此为[14, 14, 512], 256表示转换的个数,最后的维度为[256, 14, 14, 512] 参数说明:net表示输入的卷积层,bbox表示y1,x1,y2, x2的比例,256表示转换成多少个,[14, 14]表示转换的卷积,name表示名字 2. tf.slice(x, [0,

tf.expand_dims和tf.squeeze函数 一.tf.expand_dims() Function tf.expand_dims(input, axis=None, name=None, dim=None) Inserts a dimension of 1 into a tensor’s shape. 在第axis位置增加一个维度 Given a tensor input, this operation inserts a dimension of 1 at the dimensio

tf.random_normal 函数 random_normal( shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None ) 定义在:tensorflow/python/ops/random_ops.py. 请参阅指南:生成常量,序列和随机值>随机张量 从正态分布中输出随机值. 参数: shape:一维整数张量或 Python 数组.输出张量的形状. mean:dtype 类型的0-D张量或 Python 值.正

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

tf.reduce_mean 函数用于计算张量tensor沿着指定的数轴(tensor的某一维度)上的的平均值,主要用作降维或者计算tensor(图像)的平均值. reduce_mean(input_tensor, axis=None, keep_dims=False, name=None, reduction_indices=None) 第一个参数input_tensor: 输入的待降维的tensor; 第二个参数axis: 指定的轴,如果不指定,则计算所有元素的均值; 第三个参数keep_d

Python slice() 函数  Python 内置函数 描述 slice() 函数实现切片对象,主要用在切片操作函数里的参数传递. 语法 slice 语法: class slice(stop) class slice(start, stop[, step]) 参数说明: start -- 起始位置 stop -- 结束位置 step -- 间距 返回值 返回一个切片对象. 实例 以下实例展示了 slice 的使用方法: >>>myslice = slice(5) # 设置截取5个元

tf.transpose函数解析 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me tf.transpose(a, perm = None, name = 'transpose') 解释 将a进行转置,并且根据perm参数重新排列输出维度.这是对数据的维度的进行操作的形式. Details 图像处理时数据集中存储数据的形式为[channel,image_height,image_width],在tensorflow中使用CNN时我们需要将其转化为[image_height,image_wi

tf.random_normal()函数用于从服从指定正太分布的数值中取出指定个数的值. tf.random_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None) shape: 输出张量的形状,必选 mean: 正态分布的均值,默认为0 stddev: 正态分布的标准差,默认为1.0 dtype: 输出的类型,默认为tf.float32 seed: 随机数种子,是一个整数,当设置之后,每次生成的随机

tf.placeholder()函数 Tensorflow中的palceholder,中文翻译为占位符,什么意思呢? 在Tensoflow2.0以前,还是静态图的设计思想,整个设计理念是计算流图,在编写程序时,首先构筑整个系统的graph,代码并不会直接生效,这一点和python的其他数值计算库(如Numpy等)不同,graph为静态的,在实际的运行时,启动一个session,程序才会真正的运行.这样做的好处就是:避免反复地切换底层程序实际运行的上下文,tensorflow帮你优化整个系统的代码

转载:https://www.jianshu.com/p/71e6ef6c121b https://www.cnblogs.com/chamie/p/11073363.html def slice(input_, begin, size, name=None): 其中“input_”是你输入的tensor,就是被切的那个. “begin”是每一个维度的起始位置,这个下面详细说. “size”相当于问每个维度拿几个元素出来. 下面看例1: t = tf.constant([[[1, 1, 1],

转载:https://www.jianshu.com/p/71e6ef6c121b def slice(input_, begin, size, name=None): 其中“input_”是你输入的tensor,就是被切的那个. “begin”是每一个维度的起始位置,这个下面详细说. “size”相当于问每个维度拿几个元素出来. 下面看例1: t = tf.constant([[[1, 1, 1], [2, 2, 2]], [[3, 3, 3], [4, 4, 4]], [[5, 5, 5],

原文连接:https://www.jianshu.com/p/71e6ef6c121b tf.slice()到底要怎么切呢?下面通过列子来看看 方程的signature是这样的: def slice(input, begin, size, name=None): 其中“input"是你输入的tensor,就是被切的那个张量, "begin"是每一个维度的起始位置,这个下面详细说, "size"相当于每个维度拿几个元素出来. 下面看例1: t = tf.co

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明.本文链接:https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/79091941 tf.ConfigProto()函数用在创建session的时候,用来对session进行参数配置: config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, allow_soft_placement=True)config.gpu_o

参考 1. tensorflow中 tf.reduce_mean函数: 完

tf.argmax()函数原型: def argmax(input, axis=None, name=None, dimension=None, output_type=dtypes.int64) 作用是返回每列/行的最大值的索引. input是一个张量, axis是0或1,0返回各列最大值索引,1返回各行最大值索引. 其他3个参数不常用,常用写法是 a = tf.argmax(tensor, 1). import tensorflow as tf sess = tf.InteractiveSe

转载  https://blog.csdn.net/duanlianvip/article/details/98626111 tf.reset_default_graph函数用于清除默认图形堆栈并重置全局默认图形. 1.无tf.reset_default_graph import tensorflow as tf # 执行完 with 里边的语句之后,这个 conv1/ 和 conv2/ 空间还是在内存中的.这时候如果再次执行此代码,就会再生成其他命名空间 with tf.name_scope(