# shape 定义shape=[3,4]# tensor 的初始形状dtype=torch.float32# 数据类型 1. 2. 3. 实战应用 以下是一个端到端的案例,展示如何处理 tensor 的形状并进行操作。 importtorch# 根据配置文件创建 tensortensor=torch.zeros((3,4),dtype=torch.float32)# 初始化一个全零
importtorch# 创建一个形状为(2, 3)的Tensortensor_2d=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]])# 输出Tensor的形状print(tensor_2d.shape)# 输出: torch.Size([2, 3]) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. importnumpyasnp# 创建一个形状为(2, 3, 4)的NumPy数组array_3d=np.random.rand(2,3,4)# 输出...
这和我们访问多维数组的习惯有很大的关系,比如在for循环中,我们都是从最外层开始访问的,那么最外层的就应该是shape的第一位 for (let arr in tensor){ for(let a in arr){ print(a); } } 和用shape的方式访问等价: 1 2 3 4 5 for(leti=0;i++;i<shape[0]){ for(letj=0;i++;j<shape[1])...
shape = tf.shape(labels) print(shape) print("返回张量的形状:", sess.run(shape)) """ tf.expand_dims(Tensor, dim) 为张量+1维。官网的例子:'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, -...
要想输出Tensor的具体值，有两种方法：（1）直接print （2）输出Tensor的data属性 代码如下所示：import...
shape, scalar.ndim) oneD_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) print("oneD_array:", oneD_array, oneD_array.shape, oneD_array.ndim) vector = np.arange(6).reshape(1,6) print("vector:", vector, vector.shape, vector.ndim) matrix = np.arange(12).reshape(2, 6) print("...
add_feed(self, input_name, shape, data_type, content) 功能:请求TensorFlow在线预测服务模型时,设置需要输入的input数据。 参数: input_name:输入Tensor的别名。 shape:输入Tensor的TensorShape。 data_type:输入Tensor的DataType,支持以下类型: TFRequest.DT_FLOAT TFRequest.DT_DOUBLE TFRequest.DT_INT8 TFRequ...
# Get the input size of the modelwithtf.compat.v1.Session()assess: input_tensor_shape = sess.graph.get_tensor_by_name('Placeholder:0').shape.as_list() network_input_size = input_tensor_shape[1]# Crop the center for the specified network_input_Sizeaugmented_image = crop_center(augmented...
tf.reshape(tensor, shape, name=None):转化为新shape,若有一个维度设置为-1,会自动推导 SparseTensor TensorFlow使用三个dense tensor来表达一个sparse tensor:indices、values、dense_shape。 假如我们有一个dense tensor: [[1, 0, 0, 0] [0, 0, 2, 0] ...
# Get the input size of the modelwithtf.compat.v1.Session()assess: input_tensor_shape = sess.graph.get_tensor_by_name('Placeholder:0').shape.as_list() network_input_size = input_tensor_shape[1]# Crop the center for the specified network_input_Sizeaugmented_image = crop_center(augmented...