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

对pandas处理json数据的方法详解

对pandas处理json数据的方法详解

今天展示一个利用pandas将json数据导入excel例子,主要利用的是pandas里的read_json函数将json数据转化为dataframe。 先拿出我要处理的json字符串:...

Python3.5局部变量与全局变量作用域实例分析

本文实例讲述了Python3.5局部变量与全局变量作用域。分享给大家供大家参考,具体如下: 1、局部变量与全局变量定义: 在子程序(函数)中定义的变量称为:局部变量;在程序顶级(一开始)...

Python实现读取Properties配置文件的方法

本文实例讲述了Python实现读取Properties配置文件的方法。分享给大家供大家参考,具体如下: JAVA本身提供了对于Properties文件操作的类,项目中的很多配置信息都是放...

python生成词云的实现方法(推荐)

python生成词云的实现方法(推荐)

期末复习比较忙过段时间来专门写scrapy框架使用,今天介绍如何用python生成词云,虽然网上有很多词云生成工具,不过自己用python来写是不是更有成就感。 今天要生成的是励志歌曲的...

Python的互斥锁与信号量详解

并发与锁 多个线程共享数据的时候,如果数据不进行保护,那么可能出现数据不一致现象,使用锁,信号量、条件锁 互斥锁 1. 互斥锁,是使用一把锁把代码保护起来,以牺牲性能换取代码的安全...