python Tensor和Array对比分析

yipeiwu_com6年前Python基础

如下所示:

区别 Array Tensor
类型 uint8,float32系列 {}
各类型相互转换 uint8转float64:image = image * (2. / 255.) - 1 float64转uint8:image.astype(np.uint8) {}
扩充维度 image[np.newaxis, :] tf.expand_dims(image,axis=0)
数组拼接 np.concatenate([image, image], axis=0) tf.concat([frame,frame],axis=0)
相互转换 image.eval() tf.convert_to_tensor(image)
拼接 np.concat, np.concatenate, np.stack, image.append等 tf.stack, tf.concat

##array的一些操作

1、获取shape:score.shape #(1, 257, 257)

2、转换成list:score.get_shape().as_list() #[1, 257, 257]

3、list前再扩充一维: [1] + score.get_shape().as_list() #[1, 1, 257, 257]

4、x_crops是(1, 3, 255, 255, 3),将前两维合并:

x_crops = tf.reshape(x_crops, [x_crops_shape[0] * x_crops_shape[1]] + x_crops_shape[2: ])

5、numpy数组堆叠

z.shape本来是(1,127,127,3),想要堆叠成(3,127,127,3)

np.stack([z_crops_hog,z_crops_hog,z_crops_hog])后,变成了(3, 1, 127, 127, 3),

vstack 按行堆叠

hstack 按列堆叠

以上这篇python Tensor和Array对比分析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实现随机森林random forest的原理及方法

引言 想通过随机森林来获取数据的主要特征 1、理论 随机森林是一个高度灵活的机器学习方法,拥有广泛的应用前景,从市场营销到医疗保健保险。 既可以用来做市场营销模拟的建模,统计客户来源,保...

详解如何使用Python编写vim插件

前言 vim是个伟大的编辑器,不仅在于她特立独行的编辑方式,还在于她强大的扩展能力。然而,vim自身用于写插件的语言vimL功能有很大的局限性,实现功能复杂的插件往往力不从心,而且运行效...

python中比较两个列表的实例方法

cmp() 方法用于比较两个列表的元素。 cmp()方法语法: cmp(list1, list2) 参数: list1 -- 比较的列表。list2 -- 比较的列表。 返回值:...

python简单的函数定义和用法实例

本文实例讲述了python简单的函数定义和用法。分享给大家供大家参考。具体分析如下: 这里定义了一个温度转换的函数及其用法。 def convertTemp(temp, scale)...

Python基于回溯法子集树模板解决全排列问题示例

Python基于回溯法子集树模板解决全排列问题示例

本文实例讲述了Python基于回溯法子集树模板解决全排列问题。分享给大家供大家参考,具体如下: 问题 实现 'a', 'b', 'c', 'd' 四个元素的全排列。 分析 这个问题可以直...