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TensorFlow2.0:张量的合并与分割实例

(编辑:jimmy 日期: 2024/11/19 浏览:3 次 )

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一 tf.concat( ) 函数–合并
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In [2]: a = tf.ones([4,35,8])                          

In [3]: b = tf.ones([2,35,8])                          

In [4]: c = tf.concat([a,b],axis=0)                       

In [5]: c.shape                                 
Out[5]: TensorShape([6, 35, 8])

In [6]: a = tf.ones([4,32,8])                          

In [7]: b = tf.ones([4,3,8])                          

In [8]: c = tf.concat([a,b],axis=1)                       

In [9]: c.shape                                 
Out[9]: TensorShape([4, 35, 8])

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二 tf.stack( ) 函数–数据的堆叠,创建新的维度
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In [2]: a = tf.ones([4,35,8])                          

In [3]: a.shape                                 
Out[3]: TensorShape([4, 35, 8])

In [4]: b = tf.ones([4,35,8])                          

In [5]: b.shape                                 
Out[5]: TensorShape([4, 35, 8])

In [6]: tf.concat([a,b],axis=-1).shape                     
Out[6]: TensorShape([4, 35, 16])

In [7]: tf.stack([a,b],axis=0).shape                      
Out[7]: TensorShape([2, 4, 35, 8])

In [8]: tf.stack([a,b],axis=3).shape                      
Out[8]: TensorShape([4, 35, 8, 2])

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三 tf.unstack( )函数–解堆叠
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In [16]: a = tf.ones([4,35,8])                                                                                       

In [17]: b = tf.ones([4,35,8])                                                                                       

In [18]: c = tf.stack([a,b],axis=0)                                                                                     

In [19]: a.shape,b.shape,c.shape                                                                                      
Out[19]: (TensorShape([4, 35, 8]), TensorShape([4, 35, 8]), TensorShape([2, 4, 35, 8]))

In [20]: aa,bb = tf.unstack(c,axis=0)                                                                                    

In [21]: aa.shape,bb.shape                                                                                         
Out[21]: (TensorShape([4, 35, 8]), TensorShape([4, 35, 8]))

In [22]: res = tf.unstack(c,axis=1)                                                                                     

In [23]: len(res)                                                                                              
Out[23]: 4

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四 tf.split( ) 函数
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In [16]: a = tf.ones([4,35,8])                                                                                       

In [17]: b = tf.ones([4,35,8])                                                                                       

In [18]: c = tf.stack([a,b],axis=0)                                                                                     

In [19]: a.shape,b.shape,c.shape                                                                                      
Out[19]: (TensorShape([4, 35, 8]), TensorShape([4, 35, 8]), TensorShape([2, 4, 35, 8]))

In [20]: aa,bb = tf.unstack(c,axis=0)                                                                                    

In [21]: aa.shape,bb.shape                                                                                         
Out[21]: (TensorShape([4, 35, 8]), TensorShape([4, 35, 8]))

In [22]: res = tf.unstack(c,axis=1)                                                                                     

In [23]: len(res)                                                                                              
Out[23]: 4

以上这篇TensorFlow2.0:张量的合并与分割实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

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一句话新闻
一文看懂荣耀MagicBook Pro 16
荣耀猎人回归!七大亮点看懂不只是轻薄本,更是游戏本的MagicBook Pro 16.
人们对于笔记本电脑有一个固有印象:要么轻薄但性能一般,要么性能强劲但笨重臃肿。然而,今年荣耀新推出的MagicBook Pro 16刷新了人们的认知——发布会上,荣耀宣布猎人游戏本正式回归,称其继承了荣耀 HUNTER 基因,并自信地为其打出“轻薄本,更是游戏本”的口号。
众所周知,寻求轻薄本的用户普遍更看重便携性、外观造型、静谧性和打字办公等用机体验,而寻求游戏本的用户则普遍更看重硬件配置、性能释放等硬核指标。把两个看似难以相干的产品融合到一起,我们不禁对它产生了强烈的好奇:作为代表荣耀猎人游戏本的跨界新物种,它究竟做了哪些平衡以兼顾不同人群的各类需求呢?
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