#将python的数据类型(列表和矩阵)转换成TensorFlow可用的tensor数据类型 import tensorflow as tf import numpy as np A = [1,2,3] B = np.array([1,2,3]) C = tf.convert_to_tensor(A
return arr_0, arr_1, arr_2 a, b, c = array_write_and_read() print(a, b, c) 输出: tf.Tensor(0.0, shape=(), dtype=float32) tf.Tensor(1.0, shape=(), dtype=float32) tf.Tensor(2.0, shape=(), dtype=float32)
因此,TensorFlow 提供了tf.TensorArray,一种支持计算图特性的 TensorFlow 动态数组。 其声明的方式为: arr = tf.TensorArray(dtype, size, dynamic_size=False):声明一个大小为size,类型为dtype的 TensorArrayarr。如果将dynamic_size参数设置为True,则该数组会自动增长空间。 其读取和写入的方法为: write(index, ...
defmy_func(arg):arg=tf.convert_to_tensor(arg,dtype=tf.float32)returntf.matmul(arg,arg)+arg # The following calls are equivalent.value_1=my_func(tf.constant([[1.0,2.0],[3.0,4.0]]))value_2=my_func([[1.0,2.0],[3.0,4.0]])value_3=my_func(np.array([[1.0,2.0],[3.0,4.0]],dtype...
arru = np.array([[123]]) print np.shape(arru) print arru arrut = tf.convert_to_tensor(arru) print "squeeze=>" print tf.squeeze(arrut).eval() print "x", "*" * 20 arrx = np.array([[1,2, 3], [2, 3, 4], [4, 5,6], [6, 7,8]]) ...
将TensorArray 中的值作为堆叠的 Tensor 返回。 所有值都必须已写入,并且它们的形状必须全部匹配。如果输入形状具有排名- R ,则输出形状将具有排名- (R+1)。 例如: ta = tf.TensorArray(tf.int32, size=3) ta.write(0, tf.constant([1, 2])) ta.write(1, tf.constant([3, 4])) ta.write(2, ...
tf.Tensor( [[1.2.] [3.4.]], shape=(2,2), dtype=float32) value_3 = my_func(np.array([[1.0,2.0], [3.0,4.0]], dtype=np.float32)) print(value_3) tf.Tensor( [[1.2.] [3.4.]], shape=(2,2), dtype=float32) 在Python 中编写新操作时,此函数很有用(例如上面示例中的my_func)...
但是存储在TFrecord里面的不能是array的形式,所以我们需要利用tostring()将上面的矩阵转化成字符串,再通过tf.train.BytesList转化成可以存储的形式。 Protocol Buffer数据存储格式 Protocol Buffer是一种结构化数据的数据存储格式(类似于 XML、Json )。 1,作用 ...
c = np.array( [ [c1,c2], [c3,c4], [c5,c6] ] ) c = tf.convert_to_tensor(c) # 所用数据为: <tf.Tensor: id=12, shape=(3, 2, 4), dtype=int32, numpy= array([[[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7]], [[ 8, 9, 10, 11], ...
img = 255 * torch.from_numpy(np.array(pic, np.uint8, copy=False)) else: img = torch.ByteTensor(torch.ByteStorage.from_buffer(pic.tobytes())) # PIL image mode: L, P, I, F, RGB, YCbCr, RGBA, CMYK if pic.mode == 'YCbCr': ...