tensorflow | 维度转换

学习维度转换

shape 计算维度

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tf.shape(input,name = None)

案例1

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a = tf.constant([i for i in range(20)],shape =[2,2,5])
with tf.Session() as sess:
    print (sess.run(tf.shape(a)))

结果：[2 2 5]

size 计算元素个数

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tf.size(input,name = None)

案例2

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a = tf.constant([i for i in range(20)],shape =[2,2,5])
with tf.Session() as sess:
    print (sess.run(tf.size(a)))

结果：20

rank 计算秩

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tf.rank(input, name=None)

案例3

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a = tf.constant([i for i in range(20)],shape =[2,2,5])
with tf.Session() as sess:
    print (sess.run(tf.rank(a)))

结果 ： 3

reshape重新的规则排列

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tf.reshape(tensor, shape, name=None)

案例4

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a = tf.constant([i for i in range(20)],shape =[2,2,5])
with tf.Session() as sess:
    print (sess.run(tf.reshape(a,shape = [5,2,2])))

原始的数据

结果：

squeeze

没理解，等理解了再来更新。

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tf.squeeze(input, squeeze_dims=None, name=None)

expand_dims

没理解，等理解了再来更新。

代码语言：javascript复制

tf.expand_dims(input, dim, name=None)

expand rank reshape size 数据

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