expand_dims(a, axis)中,a为numpy数组,axis为需添加维度的轴,a.shape将在该轴显示为1,通过索引调用a中元素时,该轴对应的索引一直为0。废话少说,实操为证: 本人使用jupyter notebook软件编程 1.一维数组:即向量 如上图所示,axis=0对应的shape为6,axis=1对应的shape为空。如下图,在axis=0添加维度,即shape...
one_img= tf.expand_dims(one_img, -1)#-1表示最后一维 在最后,给出官方的例子和说明 #'t' is a tensor of shape [2]shape(expand_dims(t, 0)) ==> [1, 2] shape(expand_dims(t,1)) ==> [2, 1] shape(expand_dims(t,-1)) ==> [2, 1]#'t2' is a tensor of shape [2, 3, ...
1))#[2,1]tf.shape(tf.expand_dims(t,-1))#[2,1]#'t2'is a tensorofshape[2,3,5]tf.shape(tf.expand_dims(t2,0))#[1,2,3,5]tf.shape(tf.expand_dims(t2,2))#[2,3,1,5]tf.shape(tf.expand_dims(t2,3))#[2,3,5,1]
在指定轴增加维度，axis=0,1,2,,,结果 axis=1 结果 结果 axis=-1，最后一个维度 ［区别］tf.expand_dims 输出是一个张量 结果 更多请戳 注意只能删除 单维度 的 如果不指定axis，那就把所有单维度都删除．result 对不是单维度的不起作用 result ...
1. numpy. moveaxis ( a, source, destination ) [source] Move axes of an array to new positions. Other axes remain in their original order. New in version 1.11.0. Parameters:a : np.ndarray The array whose axes should be reordered. ...
给定张量输入,此操作在输入形状的维度索引轴处插入1的尺寸。 尺寸索引轴从零开始; 如果您指定轴的负数,则从最后向后计数。 如果要将批量维度添加到单个元素,则此操作非常有用。 例如,如果您有一个单一的形状[height,width,channels],您可以使用expand_dims(image,0)使其成为1个图像,这将使形状[1,高度,宽度,通...
1. tf.split(3, group, input) # 拆分函数 3 表示的是在第三个维度上, group表示拆分的次数, input 表示输入的值 2. tf.concat(3, input) # 串接函数 3 表示的是在第三个维度上, input表示的是输入,输入一般都是列表 3.