有关TensorFlow中矩阵维度扩展的一种方法

tf.expand_dims()(维度扩展)函数用法 tf.expand_dims(input,position,name)     其中input就是要扩展的变量，position就是选择在那个位置上扩展维度，如果input原来是3维的，那么position有四个数字（0，1，2，3）可以选择可以理解为插空位扩展...

x.shape=[2,3,4] 修改视图 tf.reshape(x,newShape) 增加维度 tf.expand_dims(x,axis)指定axis前插入维度 tf.expand_dims(x,0) 后 x.shape=[1,2,3,4] 删除维度 tf.squeeze(x,axis),只能删除长度为1的维度，不指定axis时删除所有长度为1的维度 tf.squeeze(x,0) 后 x.shape=[2,3,4] 交换维度 tf.transpose(x,perm=) perm参

tf.argmax axis y_pre = [[5,1,1,0,1],[2,3,-4,5,6]] ​ session.run(tf.arg_max(y_pre,1)) array([0, 4], dtype=int64) y_pre session.run(tf.arg_max(y_pre,0)) array([0, 1, 0, 1, 1], dtype=in...

文章目录介绍tf.padtf.tiletf.broadcast_to 介绍 以龙良曲老师的《深度学习与TensorFlow 2入门实战》为教材，记录一下我的学习笔记。 tf.pad 有一个1*3的向量，需要如下扩充成1*5的向量。 代码： a=tf.reshape(tf.range(9),[3,3]) tf.pad(a,[0,1][1,1]) <tf.Tensor, shape=(5,...

本文章只是学习笔记，不具有任何参考价值。 学习网站：http://c.biancheng.net/view/1886.html 其他一些有用的矩阵操作，如按元素相乘、乘以一个标量、按元素相除、按元素余数相除等 import tensorflow as tf # 创建两个随机函数 a = tf.Variable(tf.random_normal([4,5],stddev=2)) b = tf.Variable(tf.random_normal([4,5],stddev=2)) # 元素相乘 A =

TensorFlow中，想要维度增加一维，可以使用tf.expand_dims(input, dim, name=None)函数。当然，我们常用tf.reshape(input, shape=[])也可以达到相同效果，但是有些时候在构建图的过程中，placeholder没有被feed具体的值，这时就会包下面的错误：TypeError: Expected binary or unicode stri...

一般TensorFlow中扩展维度可以使用tf.expand_dims()。近来发现另一种可以直接运用取数据操作符[]就能扩展维度的方法。用法很简单，在要扩展的维度上加上tf.newaxis就行了。foo = tf.constant([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]])print(foo[tf.newaxis, :, :].eval()) # => [[[1,2,3], ...

repmat函数矩阵扩维。repmat函数调用形式为：b=repmat(a,[m,n]);m为扩充后矩阵的行数，n为扩充后矩阵的列数。对a=[1 2;3 4];执行b=repmat(a,[3 2])的结果为：b=repmat(a,[3 2])b =     1     2     1     2     3     4     3     4     1     2     1     2    ...

TensorFlow中，想要维度增加一维，可以使用tf.expand_dims(input, dim, name=None)函数。当然，我们常用tf.reshape(input, shape=[])也可以达到相同效果，但是有些时候在构建图的过程中，placeholder没有被feed具体的值，这时就会包下面的错误：TypeError: Expected binary or unicode stri...

TensorFlow中，想要维度增加一维，可以使用tf.expand_dims(input, dim, name=None)函数。当然，我们常用tf.reshape(input, shape=[])也可以达到相同效果，但是有些时候在构建图的过程中，placeholder没有被feed具体的值，这时就会包下面的错误：TypeError: Expected binary or unicode strin

a = tf.constant([[2],[3],[4]]) - tf.constant([1,2,3]) sess.run(a) # 结果并不是[1,1,1] This is because when rank of two tensors don’t match, TensorFlow automatically expands the first dimension of the t...

第二期，第二期，开始，开始。 在tensorflow中有个很常用的张量扩展函数——tile()，看过了许多讲解博客之后，觉得有必要系统的进行一下整理。同时，我将讲解一维、二维、乃至多维张量使用tile()的运算过程与规则。 下面，我们还是以一段代码为例： import tensorflow as tf #下面两行是为了抛掉错误信息的提示，大家忽略即可 import os os.enviro...

张量的基本操作就是合并，分裂，降维，升维，切片,索引等等 1、tf.concat(data,concat_dim) data:[d1,d2..]是一个列表，把d1,d2..的数据按照concat_dim合并起来，不增加也不减少维度 合并的前提是：这些数据除了concat_dim这一个维度外，其他维度都要完全相等才可以。 例子： t1=tf.ones([2,2,3]) t2=tf.zero...