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  • Tensorflow中的transpose函数解析

    transpose函数作用是对矩阵进行转换操作

      相信说完上面这一句,大家和我一样都是懵逼状态,完全不知道是怎么回事,那么接下来和我一起探讨吧

      1、二维数组

        x = [[1,3,5],

            [2,4,6]]     二维数组为2行3列的矩阵

        对于二维数组,perm=[0,1],0代表二维数组的行,1代表二维数组的列

        tf.transpose(x, perm=[1, 0]),结果为[[1,2],     perm[1,0]代表将数组的行和列进行交换,代表矩阵的转置,转置之后为3行2列

                             [3,4],

                             [5,6]]

          

      2、三维数组

        x = [[[1,2,3,4],[5,6,7,8],[5,6,7,8]],

            [[9,12,13,14],[15,16,17,18],[5,6,7,8]]]   此3维数组为2x3x4,可以看成是两个 3x4的二维数组

        对于二维数组,perm=[0,1,2],0代表三维数组的高(即为二维数组的个数),1代表二维数组的行,2代表二维数组的列

        tf.transpose(x, perm=[1,0,2])代表将三位数组的高和行进行转置,

        

        

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/studyDetail/p/6533316.html
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