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中的迭代器与生成器高级用法解析

迭代器 迭代器是依附于迭代协议的对象——基本意味它有一个next方法(method),当调用时,返回序列中的下一个项目。当无项目可返回时,引发(raise)StopIteration异常...

Tensorflow模型实现预测或识别单张图片

Tensorflow模型实现预测或识别单张图片

利用Tensorflow训练好的模型,图片进行预测和识别,并输出相应的标签和预测概率。 如果想要多张图片,可以进行批次加载和预测,这里仅用单张图片进行演示。 模型文件: 预测图片:...

python基础教程项目四之新闻聚合

《python基础教程》书中的第四个练习,新闻聚合。现在很少见的一类应用,至少我从来没有用过,又叫做Usenet。这个程序的主要功能是用来从指定的来源(这里是Usenet新闻组)收集信息...

查看django执行的sql语句及消耗时间的两种方法

下面介绍两种查看django 执行的sql语句的方法。 方法一: queryset = Apple.objects.all() print queryset.query SELEC...

解决python明明pip安装成功却找不到包的问题

如下所示: 原因1:版本不对,如用环境变量设置的python3.7路径,那么用的就是3.7的pip.exe安装了包。却用的是2.7的python运行 原因2:名称重复,在当前路径下有与i...