分类：编程语言
1.增加维度下面给出两个样例样例1：[1,2,3]==>[[1],[2],[3]]importtensorflowastfa=tf.constant([1,2,3])b=tf.expand_dims(a,1)withtf.Session()assess:a_,b_=sess.run([a,b])print('a:')print(a_)print('b:')print(b_)输出结果a:[123]b:[[1][2][3]]样例2:[1,2,3]==>[[1,2,3]]importtensorflowastfa=tf.constant([1,2,3])b=tf.expand_dims(a,0)withtf.Session()assess:a_,b_=se...
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一般TensorFlow中扩展维度可以使用tf.expand_dims()。近来发现另一种可以直接运用取数据操作符[]就能扩展维度的方法。用法很简单，在要扩展的维度上加上tf.newaxis就行了。foo=tf.constant([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])print(foo[tf.newaxis,:,:].eval())#=>[[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]]print(foo[:,tf.newaxis,:].eval())#=>[[[1,2,3]],[[4,5,6]],[[7,8,9]]]print(foo[:,:,tf.newaxis].eval())#=>[[[1],[2]...
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tf.tile()应用于需要张量扩展的场景，具体说来就是：如果现有一个形状如[width,height]的张量，需要得到一个基于原张量的，形状如[batch_size,width,height]的张量，其中每一个batch的内容都和原张量一模一样。tf.tile使用方法如：tile(input,multiples,name=None)importtensorflowastfa=tf.constant([7,19])a1=tf.tile(a,multiples=[3])#第一个维度扩充3遍b=tf.constant([[4,5],[3,5]])b1=tf.tile(b,multiples...
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