TensorFlow2.0:张量的合并与分割实例

yipeiwu_com7年前Python基础

**

一 tf.concat( ) 函数–合并
**

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])

**

二 tf.stack( ) 函数–数据的堆叠,创建新的维度
**

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])

**

三 tf.unstack( )函数–解堆叠
**

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

**

四 tf.split( ) 函数
**

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【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

python过滤字符串中不属于指定集合中字符的类实例

本文实例讲述了python过滤字符串中不属于指定集合中字符的类。分享给大家供大家参考。具体如下: # -*- coding: utf-8 -*- import sets class...

django+mysql的使用示例

django+mysql的使用示例

Django中每一个模型model都对应于数据库中的一张表,每个模型中的字段都对应于数据库表的列。方便的是,django可以自动生成这些create table, alter table...

Python实现iOS自动化打包详解步骤

Python实现iOS自动化打包详解步骤

可能是最简单的iOS自动化打包方式:无需手动配置证书,无需填写配置文件名称,更无需配置Bundle Identifer,总之无需很多繁琐配置,让打包流程一句命令完成!下面将会分享两种打包...

pandas筛选某列出现编码错误的解决方法

如下所示: df = df[df['cityname']==u'北京市'] 记得,如果用的python2,一定要导入 import sys reload(sys) sy...

python基础 range的用法解析

range基本用法: range:顾头不顾尾 range(10)--返回0-9的数字 ey: for i in range(10): print(i) result:0...