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

Django的HttpRequest和HttpResponse对象详解

本文研究的主要是Django的HttpRequest和HttpResponse对象的相关内容,具体如下。 请求一张页面时,Django把请求的metadata数据包装成一个HttpReq...

从numpy数组中取出满足条件的元素示例

例如问题:从 arr 数组中提取所有奇数元素。 input:arr = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) output: #>...

Python 3.6 性能测试框架Locust安装及使用方法(详解)

Python 3.6 性能测试框架Locust安装及使用方法(详解)

背景 Python3.6 性能测试框架Locust的搭建与使用 基础 python版本:python3.6 开发工具:pycharm Locust的安装与配置 点击“File”→“s...

Python中url标签使用知识点总结

Python中url标签使用知识点总结

1.在模板中,我们经常要使用一些url,实现页面之间的跳转,比如某个a标签中需要定义href属性。当然如果通过硬编码的方式直接将这个url固定在里面也是可以的,但是这样的话,对于以后进行...

用Python实现协同过滤的教程

用Python实现协同过滤的教程

协同过滤 在 用户 —— 物品(user - item)的数据关系下很容易收集到一些偏好信息(preference),比如评分。利用这些分散的偏好信息,基于其背后可能存在的关联性,来为用...