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

详解python中递归函数

函数执行流程 def foo1(b,b1=3): print("foo1 called",b,b1) def foo2(c): foo3(c) print...

Python网页解析利器BeautifulSoup安装使用介绍

Python网页解析利器BeautifulSoup安装使用介绍

python解析网页,无出BeautifulSoup左右,此是序言 安装 BeautifulSoup4以后的安装需要用eazy_install,如果不需要最新的功能,安装版本3就够了,千...

python接口自动化(十六)--参数关联接口后传(详解)

python接口自动化(十六)--参数关联接口后传(详解)

简介 大家对前边的自动化新建任务之后,接着对这个新建任务操作了解之后,希望带小伙伴进一步巩固胜利的果实,夯实基础。因此再在沙场实例演练一下博客园的相关接口。我们用自动化发随笔之后,要想接...

详解【python】str与json类型转换

在写接口测试框架时。避免不了数据类型的转换,比如强制转换string类型,比如转json类型 str转json python字符串转json对象,需要使用json模块的loads函数...

对python函数签名的方法详解

函数签名对象,表示调用函数的方式,即定义了函数的输入和输出。 在Python中,可以使用标准库inspect的一些方法或类,来操作或创建函数签名。 获取函数签名及参数 使用标准库的sig...