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的log日志功能及设置方法

引入:Python中有个logging模块可以完成相关信息的记录,在debug时用它往往事半功倍 一、日志级别(从低到高): DEBUG :详细的信息,通常只出现在诊断问题上 INFO:...

Django Python 获取请求头信息Content-Range的方法

request请求头信息的键会加上HTTP_转换成大写存到request.META中 因此你只需要 content_range = request.META['HTTP_CONTEN...

使用pygame写一个古诗词填空通关游戏

使用pygame写一个古诗词填空通关游戏

之前写的诗词填空的游戏支持python2,现在对程序进行了修改,兼容支持python2和python3,附下效果图。 下面是两个主程序 idiom_lib.py代码: # -*-...

flask中使用蓝图将路由分开写在不同文件实例解析

flask中使用蓝图将路由分开写在不同文件实例解析

本文的内容主要是flask中使用蓝图将路由分开写在不同文件的相关介绍,具体如下。 Flask 用 蓝图(blueprints) 的概念来在一个应用中或跨应用制作应用组件和支持通用的模式。...

对tensorflow中的strides参数使用详解

在二维卷积函数tf.nn.conv2d(),最大池化函数tf.nn.max_pool(),平均池化函数 tf.nn.avg_pool()中,卷积核的移动步长都需要制定一个参数stride...