zoukankan      html  css  js  c++  java
  • tf.concat, tf.stack和tf.unstack的用法

    tf.concat, tf.stack和tf.unstack的用法

    tf.concat相当于numpy中的np.concatenate函数,用于将两个张量在某一个维度(axis)合并起来,例如:

    a = tf.constant([[1,2,3],[3,4,5]]) # shape (2,3)
    b = tf.constant([[7,8,9],[10,11,12]]) # shape (2,3)
    ab1 = tf.concat([a,b], axis=0) # shape(4,3)
    ab2 = tf.concat([a,b], axis=1) # shape(2,6)
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4

    tf.stack其作用类似于tf.concat,都是拼接两个张量,而不同之处在于,tf.concat拼接的是两个shape完全相同的张量,并且产生的张量的阶数不会发生变化,而tf.stack则会在新的张量阶上拼接,产生的张量的阶数将会增加,例如:

    a = tf.constant([[1,2,3],[3,4,5]]) # shape (2,3)
    b = tf.constant([[7,8,9],[10,11,12]]) # shape (2,3)
    ab = tf.stack([a,b], axis=0) # shape (2,2,3)
    • 1
    • 2
    • 3

    改变参数axis为2,有:

    import tensorflow as tf
    a = tf.constant([[1,2,3],[3,4,5]]) # shape (2,3)
    b = tf.constant([[7,8,9],[10,11,12]]) # shape (2,3)
    ab = tf.stack([a,b], axis=2) # shape (2,3,2)

    所以axis是决定其层叠(stack)张量的维度方向的。

    tf.unstacktf.stack的操作相反,是将一个高阶数的张量在某个axis上分解为低阶数的张量,例如:

    a = tf.constant([[1,2,3],[3,4,5]]) # shape (2,3)
    b = tf.constant([[7,8,9],[10,11,12]]) # shape (2,3)
    ab = tf.stack([a,b], axis=0) # shape (2,2,3)
    
    a1 = tf.unstack(ab, axis=0)

    其a1的输出为

    [<tf.Tensor 'unstack_1:0' shape=(2, 3) dtype=int32>,
     <tf.Tensor 'unstack_1:1' shape=(2, 3) dtype=int32>]
  • 相关阅读:
    记一份电网信息化建设企业信息分析平台规划
    2018年个人心灵历程记录
    OGG For Bigdata To Kafka同步问题处理
    Vue.js有赞商城(思路以及总结整理)
    汉诺塔-递归算法
    git合并分支
    js实现页面消息滚动效果
    chrome实现网页高清截屏(F12、shift+ctrl+p、capture)
    JS计算时间差
    Socket.io详解
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/DjangoBlog/p/9233153.html
Copyright © 2011-2022 走看看