TensorFlow中相关的维度处理函数

TensorFlow中相关的维度处理函数

1——tf.tile(input, multiples, name=None)
input: 定义好的的张量对象列表；
multiples: 不同维度的复制次数，从第一个维度开始；
name: 此操作的名称(可选)。

a = tf.constant([[1,2],[3,4]],name='a')

输出：
<tf.Tensor: shape=(2, 2), dtype=int32, numpy=
array([[1, 2],[3, 4]], dtype=int32)>

b = tf.tile(a,[2,1])

输出：
<tf.Tensor: shape=(4, 2), dtype=int32, numpy=
array([[1, 2],[3, 4],[1, 2],[3, 4]], dtype=int32)>

解释：对a的第一个维度的复制次数是2，对a的第二个维度的复制次数是1。a的第一个维度即为a.shape[0]，a的第二个维度即为a.shape[1]。

c = tf.tile(a,[2,3])

输出：
<tf.Tensor: shape=(4, 6), dtype=int32, numpy=
array([[1, 2, 1, 2, 1, 2],
[3, 4, 3, 4, 3, 4],
[1, 2, 1, 2, 1, 2],
[3, 4, 3, 4, 3, 4]], dtype=int32)>

解释：对a的第一个维度的复制次数是2，对a的第二个维度的复制次数是3。a的第一个维度即为a.shape[0]，a的第二个维度即为a.shape[1]。

2——tf.stack( values, axis=0,name=‘stack’)
value: 具有相同形状和类型的张量对象列表。
axis: 一个整型数。要堆叠的轴。默认为第一个维度。负值环绕，所以有效范围是[-(R+1)， R+1)。
name: 此操作的名称(可选)。

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