理解Tensorflow的shape
Tensorflow中的shape应该怎么理解,怎么记住呢?
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[1,2,3] )
以上面这段代码为例为例。
首先,单看[1,2,3],这是1维的,但它作为shape时,代表要传入的数据必须是个3维的,这点首先要明白,自己理解一下。
Tensorflow和numpy一样,读shape时应该从外向内读。
先举个例子:
[[1,2,3] , [4,5,6]]
和
[[1,2,3],
[4,5,6]]
是一样的,都是2行3列(shape=[2,3])。应该怎么记呢?
这个矩阵,先拿掉最外层中括号,变成[1,2,3], [4,5,6],[1,2,3]和 [4,5,6]被逗号隔开成2块,理解为有2个元素,每个元素(如[1,2,3])拿掉中括号后,剩下1、2和3被逗号隔开,理解为有3个元素,所以是shape=[2,3]。
再换个例子,如果shape=[1,1,1],那它会接收什么样的数据?我们根据规则,第1个数字为“1”表示最外层的元素个数只有1个。
[a]
第二层的数字为“1”表示拿掉一次括号后,剩下的仍然只有1个元素.
[ [a] ]
相应的,第3个“1”表示再拿掉一次括号后还是只剩1个元素
[[ [a] ]]就是结果。
shape = [1,1,2]表示数据应该是这样的:[[[a,b]]]。
回到最开始,x应该输入的是[[[a,b,c],[d,e,f]]]这样格式的。
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