tensorflow中的张量形状 在TensorFlow中,张量形状(Tensor Shape)指的是张量的维度和每个维度的大小。张量是TensorFlow中的基本数据结构,可以看作是多维数组或矩阵。 张量形状由一个整数元组表示,每个整数表示对应维度的大小。例如,一个形状为(2, 3, 4)的张量表示一个三维数组,其中第一个维度大小为2,第二个维度大小...
tensorflow as tf tf.reshape(tensor, shape, name=None) reshape作用是将tensor变换为指定shape的形式。 其中shape为一个列表形式,特殊的一点是列表中可以存在-1。-1代表的含义是不用我们自己指定这一维的大小,
x3.shape输出了形状的构成,说明本tensor形状的shape构成一维元组,要输出元组每个值,直接用下标,索引从0开始,分别得到层数,行数,列数值 开始4个中括号,ndim=4,然后每个中括号内的项目数分别是:1,3,2,1,于是shape=(1,3,2,1),1表示一个空间,3表示3层,2表示每层2行,1表示每层1列,输出如图。 元素访问同...
https://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/79051042 获取tensor shape共有三中方式:x.shape、x.get_shape()、tf.shape(x) x.shape:返回TensorShape类型,可以直接看到shape,打印出来的形式如:(3, 5)。注意x必须是tensor类型才能调用; x.get_shape():同x.shape,是获取x的shape属性的函数; tf.shape(x)...
shape) print('tensor.get_shape() : ', tensor.get_shape()) Print: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 === get shape === tensor : Tensor("Placeholder:0", shape=(200, 200, 3), dtype=float32) tensor.shape : (200, 200, 3) tensor.get_shape() : (200, 200, 3) ...
tensor shape处理 取shape 有3种办法,【shape属性、get_shape函数、tf.shape()函数】: 1) shape_list = tensor_x.shape.as_list() # 返回一个list 2) shape_list = tensor_x.get_shape().as_list() # 返回一个list 3)with tf.Session as sess: sess.run(tf.shape(tensor_x)) # 只有动态执行才...
一、张量(Tensor): 1、张量的阶和数据类型 2、张量的属性: graph 张量所属的默认图 op 张量的操作名 name 张量的字符串描述 shape 张量形状 3、张量的动态形状与静态形状 TensorFlow中,张量具有静态形状和动态形状 静态形状: 创建一个张量或者由操作推导出一个张量时,初始状态的形状 tf.Tensor.get_shape:获取静...
TensorFlow 的张量就是一个 n 维数组, 类型为tf.Tensor。Tensor具有以下两个重要的属性 type:数据类型 shape:形状(阶) 1.1 张量的类型 1.2 张量的阶 形状有0阶、1阶、2阶…. tensor1 = tf.constant(4.0) tensor2 = tf.constant([1, 2, 3, 4]) ...
方法/步骤 1 首先创建一个tensor，规定该tensor的shape为[2,4]，也就是我们希望生成的元素均为1的矩阵的结构同样为[2,4]。可以看到此时tensor的结构为2行4列，即shape为[2,4]2 接下来，利用ones_like函数，函数形参为目标tensor。将刚才创建的tensor传给函数，就可以生成相同结构但元素全为1的矩阵了。3 同样...
Tensor,即张量,在TensorFlow的官方教程中被定义为——A tf.Tensor represents a multidimensional array of elements(张量代表由元素组成多维数组)。在TensorFlow中,张量被用来表示计算图中的所有数据。 张量的概念解释涉及到两个主要内容:元素和多维数组。在一个张量中,所有的元素都是一种单一的已知数据类型,数组的维数...