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

对Pytorch中nn.ModuleList 和 nn.Sequential详解

简而言之就是,nn.Sequential类似于Keras中的贯序模型,它是Module的子类,在构建数个网络层之后会自动调用forward()方法,从而有网络模型生成。而nn.Modul...

Python变量赋值的秘密分享

Python变量赋值的秘密分享

在Python中,我们令一个变量等于另外一个变量时,并不是把值传递给它,而是直接把指向的地址更改了。我们想要查看一个变量在内存中的地址,可以通过id(变量) 来查看。我们通过一个小例子来...

python实现批量监控网站

最近又新上了一部分站点,随着站点的增多,管理复杂性也上来了,俗话说:人多了不好带,我发现站点多了也不好管,因为这些站点里有重要的也有不重要的,重要核心的站点当然就管理的多一些,像一些万年...

Python完成哈夫曼树编码过程及原理详解

Python完成哈夫曼树编码过程及原理详解

哈夫曼树原理 秉着能不写就不写的理念,关于哈夫曼树的原理及其构建,还是贴一篇博客吧。 /post/97396.htm 其大概流程 哈夫曼编码代码 # 树节点类构建 class Tr...

python 定时修改数据库的示例代码

当需要定时修改数据库时,一般我们都选择起一个定时进程去改库。如果将这种定时任务写入业务中,写成一个接口呢,定时进程显得有些不太合适?如果需要定时修改100次数据库,常规做法会启动100个...