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使用pip安装报错:is not a supported wheel on this platform的解决方法

Python使用pip安装报错:is not a supported wheel on this platform的解决方法

本文讲述了Python使用pip安装报错:is not a supported wheel on this platform的解决方法。分享给大家供大家参考,具体如下: 可能的原因1:安...

python多进程并发demo实例解析

这篇文章主要介绍了python多进程并发demo实例解析,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 前言 下午需要简单处理一份数据...

Python有序查找算法之二分法实例分析

Python有序查找算法之二分法实例分析

本文实例讲述了Python有序查找算法之二分法。分享给大家供大家参考,具体如下: 二分法是一种快速查找的方法,时间复杂度低,逻辑简单易懂,总的来说就是不断的除以2除以2... 例如需要查...

django框架事务处理小结【ORM 事务及raw sql,customize sql 事务处理】

本文实例讲述了django框架事务处理。分享给大家供大家参考,具体如下: django 中要求事务处理的情况有两种: 1.基于django orM 的 transaction 处理 2....

Python脚本实现格式化css文件

最近研究研究了css,少不了去网上分析一下别人的网页, 但很多网站的css文件都是要么写在一行,要么一个换行都没有,看起来极其痛苦,所以写一个脚本转换一下,转换为比较有可读性的格式。下面...