tensorflow.reshap(tensor,shape,name)的使用说明

tensorflow as tf

tf.reshape(tensor, shape, name=None)
reshape作用是将tensor变换为指定shape的形式。
其中shape为一个列表形式，特殊的一点是列表中可以存在-1。-1代表的含义是不用我们自己指定这一维的大小，函数会自动计算（根据已给定的维度，自动推出-1指定的维度)，但列表中只能存在一个-1。（当然如果存在多个-1，就是一个存在多解的方程了）

# tensor 't' is [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
# tensor 't' has shape [9]
reshape(t, [3, 3]) ==> [[1, 2, 3],[4, 5, 6],[7, 8, 9]]# tensor 't' is [[[1, 1], [2, 2]],
#                [[3, 3], [4, 4]]]
# tensor 't' has shape [2, 2, 2]
reshape(t, [2, 4]) ==> [[1, 1, 2, 2],[3, 3, 4, 4]]# tensor 't' is [[[1, 1, 1],
#                 [2, 2, 2]],
#                [[3, 3, 3],
#                 [4, 4, 4]],
#                [[5, 5, 5],
#                 [6, 6, 6]]]
# tensor 't' has shape [3, 2, 3]
# pass '[-1]' to flatten 't'
reshape(t, [-1]) ==> [1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 6, 6, 6]# -1 can also be used to infer the shape# -1 is inferred to be 9:
reshape(t, [2, -1]) ==> [[1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3],[4, 4, 4, 5, 5, 5, 6, 6, 6]]
# -1 is inferred to be 2:
reshape(t, [-1, 9]) ==> [[1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3],[4, 4, 4, 5, 5, 5, 6, 6, 6]]
# -1 is inferred to be 3:
reshape(t, [ 2, -1, 3]) ==> [[[1, 1, 1],[2, 2, 2],[3, 3, 3]],[[4, 4, 4],[5, 5, 5],[6, 6, 6]]]# tensor 't' is [7]
# shape `[]` reshapes to a scalar
reshape(t, []) ==> 7

转载于:https://www.cnblogs.com/anhoo/p/9343761.html

tensorflow.reshap(tensor,shape,name)的使用说明相关推荐

TensorFlow 输出tensor数据
# Input icrf(tensor数据) # Output out(float数据) import tensorflow as tf import numpy as npsess = tf.Ses ...
TensorFlow里，shape=(?, 120)里的问号是怎么回事呢
TensorFlow里,shape=(?, 120)里的问号是怎么回事呢 125 self.cos_sim (1024, 51) Tensor("cosine-imilarity-lay ...
tensorflow 转张量类型为float_5个简单的步骤掌握Tensorflow的Tensor
在这篇文章中,我们将深入研究Tensorflow Tensor的细节.我们将在以下五个简单步骤中介绍与Tensorflow的Tensor中相关的所有主题: 第一步:张量的定义→什么是张量? 第二步:创 ...
Tensorflow:输出tensor具体值
在一些任务中,经常需要看tensor的具体值是多少,举个例子,你得查看一部分的feature map,或者是一些数据是否符合训练的预期,那么怎么查看对应tensor的具体值(⊙o⊙)? 有些小伙伴可能 ...
5个简单的步骤掌握Tensorflow的Tensor
作者|Orhan G. Yalçın 编译|VK 来源|Towards Datas Science 如果你正在读这篇文章,我相信我们有着相似的兴趣,现在/将来也会从事类似的行业. 在这篇文章中,我们将 ...
tensorflow中tensor的索引
tensorflow中tensor的索引 1.print(sess.run(outputs[0:2,0:2,:])) 2.print(sess.run(tf.slice(outputs,[0,0,0] ...
YDOOK：Pytorch : AI : torch.tensor.size() 与 torch.tensor.shape 的区别
YDOOK:Pytorch : AI : torch.tensor.size() 与 torch.tensor.shape 的区别区别: 1. torch.tensor.size() 可用通过 :t ...
【TensorFlow】——不同shape的tensor在神经网络中的应用（scalar，vector，matrix）
目录 1.scalar--标量 1)在神经网络中存在的场景 2)one_hot编码 3)举例应用 2.vector--向量 3.matrixs--矩阵 4.dim=3的tensor 5.dim ...
【Tensorflow】Tensor的比较运算
[fishing-pan:https://blog.csdn.net/u013921430 转载请注明出处] 测试环境:Tensorflow 1.7.0.Tensorflow 1.14.0 Tenso ...

tensorflow.reshap(tensor,shape,name)的使用说明

tensorflow.reshap(tensor,shape,name)的使用说明相关推荐

最新文章

热门文章