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

windows下cx_Freeze生成Python可执行程序的详细步骤

windows下cx_Freeze生成Python可执行程序的详细步骤

目前网上能获取的免费的python打包工具主要有三种:py2exe、PyInstaller和cx_Freeze。 下面简单介绍windows7下cx_Freeze打包python生成可执...

Python hashlib模块加密过程解析

这篇文章主要介绍了Python hashlib模块加密过程解析,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 hashlib模块  ...

python合并已经存在的sheet数据到新sheet的方法

简单的合并,本例是横向合并,纵向合并可以自行调整。 import xlrd import xlwt import shutil from xlutils.copy import...

从请求到响应过程中django都做了哪些处理

前言 最近面试的时候,被面试官问道一个问题,就是 request.user 里面的 user 是怎样得到的,这个问题当时没有回答上来,可以说是非常的尴尬,所以赶快查了一些资料,看了一些源...

python装饰器原理与用法深入详解

本文实例讲述了python装饰器原理与用法。分享给大家供大家参考,具体如下: 你会Python嘛? 我会! 那你给我讲下Python装饰器吧! Python装饰器啊?我没用过哎 以上...