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

Python单链表简单实现代码

本文实例讲述了Python单链表简单实现代码。分享给大家供大家参考,具体如下: 用Python模拟一下单链表,比较简单,初学者可以参考参考 #coding:utf-8 class N...

Python实现图片裁剪的两种方式(Pillow和OpenCV)

Python实现图片裁剪的两种方式(Pillow和OpenCV)

在这篇文章里我们聊一下Python实现图片裁剪的两种方式,一种利用了Pillow,还有一种利用了OpenCV。两种方式都需要简单的几行代码,这可能也就是现在Python那么流行的原因吧。...

python读取目录下最新的文件夹方法

如下所示: def new_report(test_report): lists = os.listdir(test_report) # 列出目录的下所有文件和文件...

基于python的ini配置文件操作工具类

本文实例为大家分享了python的ini配置文件操作工具类的具体代码,供大家参考,具体内容如下 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -...

详解tensorflow训练自己的数据集实现CNN图像分类

详解tensorflow训练自己的数据集实现CNN图像分类

利用卷积神经网络训练图像数据分为以下几个步骤 1.读取图片文件 2.产生用于训练的批次 3.定义训练的模型(包括初始化参数,卷积、池化层等参数、网络) 4.训练 1 读取图片文件...