python Tensor和Array对比分析

yipeiwu_com7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

基于数据归一化以及Python实现方式

数据归一化: 数据的标准化是将数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间,去除数据的单位限制,将其转化为无量纲的纯数值,便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。 为什么要做归一化: 1...

使用Python脚本在Linux下实现部分Bash Shell的教程

对于Linux用户来说,命令行的名声相当的高。不像其他操作系统,命令行是一个可怕的命题,但是对于Linux社区中那些经验丰富的大牛,命令行却是最值得推荐鼓励使用的。通常,命令行对比图形用...

django框架实现模板中获取request 的各种信息示例

django框架实现模板中获取request 的各种信息示例

本文实例讲述了django框架实现模板中获取request 的各种信息。分享给大家供大家参考,具体如下: 在做网页程序时,request,response 是少不了的,这是最基本的东西。...

python实现图片处理和特征提取详解

python实现图片处理和特征提取详解

这是一张灵异事件图。。。开个玩笑,这就是一张普通的图片。 毫无疑问,上面的那副图画看起来像一幅电脑背景图片。这些都归功于我的妹妹,她能够将一些看上去奇怪的东西变得十分吸引眼球。然而,我...

python 图像处理画一个正弦函数代码实例

python 图像处理画一个正弦函数代码实例

这篇文章主要介绍了python 图像处理画一个正弦函数代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 import num...