脚本专栏

浅谈tensorflow使用张量时的一些注意点tf.concat,tf.reshape,tf.stack
脚本专栏 2024/12/26 佚名
3 2

有一段时间没用tensorflow了，现在跑实验还是存在一些坑了，主要是关于张量计算的问题。tensorflow升级1.0版本后与以前的版本并不兼容，可能出现各种奇奇怪怪的问题。

1 tf.concat函数

tensorflow1.0以前函数用法：tf.concat(concat_dim, values, name='concat')，第一个参数为连接的维度，可以将几个向量按指定维度连接起来。

如：

t1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
t2 = [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]
#按照第0维连接
tf.concat(0, [t1, t2]) ==> [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]]
#按照第1维连接
tf.concat(1, [t1, t2]) ==> [[1, 2, 3, 7, 8, 9], [4, 5, 6, 10, 11, 12]]

tf.concat的作用主要是将向量按指定维连起来，其余维度不变；而1.0版本以后，函数的用法变成：

t1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
t2 = [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]
#按照第0维连接
tf.concat( [t1, t2]，0) ==> [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]]
#按照第1维连接
tf.concat([t1, t2]，1) ==> [[1, 2, 3, 7, 8, 9], [4, 5, 6, 10, 11, 12]]

位置变了，需要注意。

2 tf.stack函数

用法：stack(values, axis=0, name=”stack”):

“”“Stacks a list of rank-R tensors into one rank-(R+1) tensor.

x = tf.constant([1, 4])
y = tf.constant([2, 5])
z = tf.constant([3, 6])
tf.stack([x,y,z]) ==> [[1,4],[2,5],[3,6]]
tf.stack([x,y,z],axis=0) ==> [[1,4],[2,5],[3,6]]
tf.stack([x,y,z],axis=1) ==> [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]

tf.stack将一组R维张量变为R+1维张量。注意：tf.pack已经变成了tf.stack

3.tf.reshape

用法：reshape(tensor, shape, name=None):主要通过改变张量形状，可以从高维变低维，也可以从低维变高维；

a = tf.Variable(initial_value=[[1,2,3],[4,5,6]]) ==> shape:[2,3]
b = tf.Variable(initial_value=[[[1,2,3],[4,5,6]],[[7,8,9],[1,0,2]]]) ==> shape:[2,2,3]

a_1 = tf.reshape(a,[2,1,1,3]) ==> [[[[1,2,3]]],[[[4,5,6]]]]
a_2 = tf.reshape(a,[2,1,3]) ==> [[[1,2,3]],[[4,5,6]]]
b_1 = tf.reshape(b,[2,2,1,3]) ==> [[[[1,2,3]],[[4,5,6]]],[[[7,8,9]],[[1,0,2]]]]

new_1 = tf.concat([b_1,a_1],1)
new_2 = tf.reshape(tf.concat([b,a_2],1),[2,3,1,3])
"""
new_1:
[[[[1 2 3]]

 [[4 5 6]]

 [[1 2 3]]]


 [[[7 8 9]]

 [[1 0 2]]

 [[4 5 6]]]]
new_2；
[[[[1 2 3]]

 [[4 5 6]]

 [[1 2 3]]]


 [[[7 8 9]]

 [[1 0 2]]

 [[4 5 6]]]]

补充知识：tensorflow中的reshape(tensor,[1,-1])和reshape(tensor,[-1,1])

和python 中的reshape用法应该一样

import tensorflow as tf
a = [[1,2],[3,4],[5,6]]
tf.reshape(a,[-1,1])
Out[13]: <tf.Tensor 'Reshape_4:0' shape=(6, 1) dtype=int32>
tf.reshape(tf.reshape(a,[-1,1]),[1,-1])
Out[14]: <tf.Tensor 'Reshape_6:0' shape=(1, 6) dtype=int32>

tf.reshape(tensor,[-1,1])将张量变为一维列向量

tf.reshape(tensor,[1,-1])将张量变为一维行向量

以上这篇浅谈tensorflow使用张量时的一些注意点tf.concat,tf.reshape,tf.stack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。

标签：
tensorflow,张量,tf.concat,tf.reshape,tf.stack
免责声明：本站文章均来自网站采集或用户投稿，网站不提供任何软件下载或自行开发的软件！ 如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为，请邮件告知！ 858582#qq.com
白云城资源网 Copyright www.dyhadc.com
www.dyhadc.com 白云城资源网
129,905影音资源
244,626技术资源
111,817软件资源
578,645站长资源

P70系列延期，华为新旗舰将在下月发布

3月20日消息，近期博主@数码闲聊站 透露，原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布，预计4月份上市。

而博主@定焦数码 爆料，华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60，成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢？

根据目前爆料的消息来看，华为P70系列将推出三个版本，其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计，而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智，但辨识度绝对拉满。

更新日志

友情链接

杰晶网络 DDR爱好者之家 南强小屋 黑松山资源网 白云城资源网 更多链接
白云城资源网 Copyright www.dyhadc.com