假设Tensor是2阶的,且其shape=(x, y),此状态下默认perm = [0, 1]。当对2阶Tensor进行转置时,如果指定tf.transpose(perm=[1, 0]),就直接完成了矩阵的转置,此时Tensor的shape=(y, x). x2_=tf.transpose(x2)print(x2_)# 输出 tf.Tensor([[1 3]# [2 4]], shape=(2, 2), dtype=int32) ...
tf.transpose()函数的官方文档中,介绍了该函数存在一个参数perm,通过指定perm的值,来完成的Tensor的转置。 perm表示张量阶的指定变化。假设Tensor是2阶的,且其shape=(x, y),此状态下默认perm = [0, 1]。当对2阶Tensor进行转置时,如果指定tf.transpose(perm=[1, 0]),就直接完成了矩阵的转置,此时Tensor的sh...
AI代码助手复制代码 Defined in tensorflow/python/ops/array_ops.py. See the guides: Math > Matrix Math Functions, Tensor Transformations > Slicing and Joining Transposes a. Permutes the dimensions according to perm. The returned tensor's dimension i will correspond to the input dimension perm[i]...
Tensorflow：转置函数transpose的使⽤详解 我就废话不多说，咱直接看代码吧！tf.transpose transpose(a,perm=None,name='transpose')Defined in tensorflow/python/ops/array_ops.py.See the guides: Math > Matrix Math Functions, Tensor Transformations > Slicing and Joining Transposes a. Permutes the ...
那么,卷积激活后,我们会得到 x(就是上面代码的x)。那么,我们已知x,要想得到input_shape 形状的 tensor,我们应该如何使用conv2d_transpose函数呢? 就用下面的代码 代码语言:javascript 复制 importtensorflowastf tf.set_random_seed(1)x=tf.random_normal(shape=[1,3,3,1])#正向卷积的kernel的模样 ...
今天使用tensorflow遇到一个函数 tf.transpose(X,perm = [0,2,1]) 这个函数就是将tensor的对应的维数进行置换,这里发现几点, 1.tensorflow 里面的 tensor是先从高维向低维算起的 比如:'x' is [[[1 2 3] # [4 5 6]] # [[7 8 9] # [10 11 12]]] ...
[AI算法][TensorFlow]:tensorflow学习笔记-tf.reshape()--tf.transpose() / np.resahpe()---np.transpose(),说明:这两个维度变换操作,对于张量的处理是非常重要的!但是二者其实有本质上的不同!一定不能混用,特别是在处理数据中,使用错误严重造成数据的输入输出混乱
简而言之一句话,就像python里的int,float,string等数据类型一样,tensor就是深度学习框架的基本数据类型,以至于Google的深度学习框架名字就叫TensorFlow,就是“张量的流”的意思。 如何手搓一个Tensor 在不加额外要求的情况下,Tensor的成员变量可以简化如下: class Tensor(): def __init__( self, data: list, size...
下面会解释这个问题第四个参数strides:反卷积时在图像每一维的步长,这是一个一维的向量,长度4第五个参数padding:string类型的量,只能是"SAME","VALID"其中之一,这个值决定了不同的卷积方式第六个参数data_format:string类型的量,'NHWC'和'NCHW'其中之一,这是tensorflow新版本中新加的参数,它说明了value参数的数据...
tensor transpose之后的含义探究 卷积核tensorflowide文章分类OpenStack云计算 以卷积核为例 importtensorflowastf importnumpyasnp batch_size=2 sequence_len=5 hidden_size=2 kernel_len=2 in_channel=hidden_size out_channel=hidden_size a1=np.array(np.arange(1,1+sequence_len*hidden_size).reshape([...