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验证码识别教程之灰度处理、二值化、降噪与tesserocr识别

python验证码识别教程之灰度处理、二值化、降噪与tesserocr识别

前言 写爬虫有一个绕不过去的问题就是验证码,现在验证码分类大概有4种: 图像类 滑动类 点击类 语音类 今天先来看看图像类,这类验证码大多是数字、字母的组合,国内也...

django实现登录时候输入密码错误5次锁定用户十分钟

django实现登录时候输入密码错误5次锁定用户十分钟

在学习django的时候,想要实现登录失败后,进行用户锁定,切记录锁定时间,在网上找了很多资料,但是都感觉不是那么靠谱,于是乎,我开始了我的设计,其实我一开始想要借助redis呢,但是想...

python 不同方式读取文件速度不同的实例

1、按行读取较慢较耗时: srcFiles = open('inputFile.txt', 'r') for file_path in srcFiles: file_path...

Python中的tuple元组详细介绍

Tuple 是不可变 list。 一旦创建了一个 tuple 就不能以任何方式改变它。 Tuple 与 list 的相同之处 定义 tuple 与定义 list 的方式相同, 除了整个元...

Python实现 版本号对比功能的实例代码

下面先给大家介绍python实现版本号对比功能,具体内容如下所示: 相同位置版本号大小比较: def abc(str1, str2): if str1 == "" or str2...