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

30秒轻松实现TensorFlow物体检测

Google发布了新的TensorFlow物体检测API,包含了预训练模型,一个发布模型的jupyter notebook,一些可用于使用自己数据集对模型进行重新训练的有用脚本。 使用该...

Django如何简单快速实现PUT、DELETE方法

使用django的小伙伴们应该都知道我们是无法开心的处理PUT跟DELETE的 $.ajax({ url: 'XXX', type: 'PUT', dataType: '...

python连接mongodb操作数据示例(mongodb数据库配置类)

一、相关代码数据库配置类 MongoDBConn.py 复制代码 代码如下:#encoding=utf-8'''Mongo Conn连接类'''import pymongoclass D...

一个基于flask的web应用诞生 flask和mysql相连(4)

一个基于flask的web应用诞生 flask和mysql相连(4)

上一章实现了登录的部分功能,之所以说是部分功能,是因为用户名和密码写成固定值肯定是不可以的,一个整体的功能,至少需要注册,登录,密码修改等,这就需要提供一个把这些值存储到数据库的能力。...

Python的一些用法分享

1)正则表达式的使用。 复制代码 代码如下: #正则表达式的模块 import re #正则表达式 rePattern = '.*[0-9]{4}' pattern = re.compi...