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

将tensorflow的ckpt模型存储为npy的实例

实例如下所示: #coding=gbk import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.python impor...

python os.fork() 循环输出方法

先看下面这段代码: import os def main(): for i in range(0, 2): os.fork() print 'Hello'...

在Python中操作字符串之rstrip()方法的使用

 rstrip()方法返回所有字符都被去除的字符串(缺省为空格字符)结束字符串的副本。 语法 以下是rstrip()方法的语法: str.rstrip([chars])...

python 算法 排序实现快速排序

QUICKSORT(A, p, r)是快速排序的子程序,调用划分程序对数组进行划分,然后递归地调用QUICKSORT(A, p, r),以完成快速排序的过程。快速排序的最差时间复杂度为O...

浅谈pandas筛选出表中满足另一个表所有条件的数据方法

浅谈pandas筛选出表中满足另一个表所有条件的数据方法

今天记录一下pandas筛选出一个表中满足另一个表中所有条件的数据。例如: list1 结构:名字,ID,颜色,数量,类型。 list1 = [['a',1,255,100,'03'],...