Python3 Tensorlfow:增加或者减小矩阵维度的实现

 更新时间:2020年05月22日 11:54:59   作者:胡大炮的妖孽人生  
这篇文章主要介绍了Python3 Tensorlfow:增加或者减小矩阵维度的实现,具有好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

1.增加维度

下面给出两个样例

样例1:

[1, 2, 3] ==> [[1],[2],[3]]

import tensorflow as tf

a = tf.constant([1, 2, 3])
b = tf.expand_dims(a,1)

with tf.Session() as sess:
 a_, b_ = sess.run([a, b])
 print('a:')
 print(a_)
 print('b:')
 print(b_)

输出结果

a:
[1 2 3]
b:
[[1]
 [2]
 [3]]

样例2:

[1, 2, 3] ==> [[1,2,3]]

import tensorflow as tf

a = tf.constant([1, 2, 3])
b = tf.expand_dims(a, 0)

with tf.Session() as sess:
 a_, b_ = sess.run([a, b])
 print('a:')
 print(a_)
 print('b:')
 print(b_)

输出结果:

a:
[1 2 3]
b:
[[1 2 3]]

2.降低维度

样例1:

[[1, 2, 3]] ==> [1, 2, 3]

import tensorflow as tf

a = tf.constant([[1, 2, 3]])
b = tf.squeeze(a)

with tf.Session() as sess:
 a_, b_ = sess.run([a, b])
 print('a:')
 print(a_)
 print('b:')
 print(b_)

输出结果

a:
[[1 2 3]]
b:
[1 2 3]

样例2:

[[1], [2], [3]] ==> [[1, 2, 3]

import tensorflow as tf

a = tf.constant([[1], [2], [3]])
b = tf.squeeze(a, 1)

with tf.Session() as sess:
 a_, b_ = sess.run([a, b])
 print('a:')
 print(a_)
 print('b:')
 print(b_)

补充知识:pytorch中squeeze()、unsqueeze(),以及一些高维数组操作

博主最近阅读YOLO底层代码,Torch中对多数组矩阵有很多高维操作,看过一边之后,记录一下,以防忘记。

torch.squeeze()

功能:取消为1的维度

squeeze(input, dim=None, out=None) -> Tensor

这里一般分不清dim的意思

举个例子:

input=(A , 1 , B , C ,1 , D)
squeeze(input)=(A,B,C,D)
input= (A, 1, B)

squeeze(input, 0)=(A, 1, B) 不会改变 squeeze(input, 1)=(A, B) 会改变

这里0, 1 ,2就分别代表 A, 1, B

torch.unsqueeze()

unsqueeze(input, dim, out=None) -> Tensor

功能: 在某一位置插入一维

这里面也是dim这个参数比较难理解

dim的取值是[- input.dim()-1, imput.dim()]

给定一个dim

input=(A , B , C , D)

input的维度input_dim为4, dim的取值[-5, 4]

unsqueeze(input, 0)=(1, A , B , C , D)
unsqueeze(input, 1)=(A , 1, B , C , D)
unsqueeze(input, -5)=(1, A , B , C , D)

看一个简单用例,size表示维度大小,10是取值范围,a=[:,:,:,4]表示取a最后一维的第四个元素(从0开始第四个),即取[0,0,3],[5,6,1],[0,6,8],[…], 判断大于5为true,否则为false。

注意:b的维度比a少了一维。

继续上一步,这里使用unsqueeze函数将b的维度扩展一维[2,2,3]------>[2,2,3,1] 这时b的最后一维只有一个元素, .expand_as将最后最后的元素扩展到a最后一维的个数

a[c] 表示取出为True的所有行在a中的元素

以上这篇Python3 Tensorlfow:增加或者减小矩阵维度的实现就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。

相关文章

  • Python3中在Anaconda环境下安装basemap包

    Python3中在Anaconda环境下安装basemap包

    今天小编就为大家分享一篇关于Python3中在Anaconda环境下安装basemap包的文章,小编觉得内容挺不错的,现在分享给大家,具有很好的参考价值,需要的朋友一起跟随小编来看看吧
    2018-10-10
  • 一文学会使用OpenCV构建文档扫描仪

    一文学会使用OpenCV构建文档扫描仪

    本文将使用 OpenCV,创建一个简单的文档扫描仪,就像常用的摄像头扫描仪应用程序一样,这篇文章主要给大家介绍了关于使用OpenCV构建文档扫描仪的相关资料,需要的朋友可以参考下
    2022-11-11
  • TensorFlow固化模型的实现操作

    TensorFlow固化模型的实现操作

    这篇文章主要介绍了TensorFlow固化模型的实现操作,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2020-05-05
  • 使用python批量转换文件编码为UTF-8的实现

    使用python批量转换文件编码为UTF-8的实现

    这篇文章主要介绍了使用python批量转换文件编码为UTF-8的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
    2020-04-04
  • Python编码解码之encode()函数详解

    Python编码解码之encode()函数详解

    这篇文章主要给大家介绍了关于Python编码解码之encode()函数的相关资料,Python的encode函数用于将字符串按照指定的编码方式进行编码,返回一个bytes类型的对象,需要的朋友可以参考下
    2023-07-07
  • 如何运用python读写CSV文件

    如何运用python读写CSV文件

    本文通过讲解使用基础Python代码来读写和处理CSV文件,点进来的小伙伴一起来学习吧
    2021-08-08
  • PyTorch实现手写数字的识别入门小白教程

    PyTorch实现手写数字的识别入门小白教程

    这篇文章主要介绍了python实现手写数字识别,非常适合小白入门学习,本文通过实例图文相结合给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
    2022-06-06
  • python多进程(加入进程池)操作常见案例

    python多进程(加入进程池)操作常见案例

    这篇文章主要介绍了python多进程(加入进程池)操作,结合常见案例形式分析了Python多进程复制文件、加入进程池及多进程聊天等相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
    2019-10-10
  • python计算寄送包裹重量的实现过程

    python计算寄送包裹重量的实现过程

    要实现这样一个需求寄送包裹小于5kg,每公斤0.5元,大于等于5kg,超出5公斤部分,按照每公斤0.8元计算,输入重量,输出应付金额,下面小编给大家分享实现代码,感兴趣的朋友跟随小编一起看看吧
    2022-02-02
  • Python是怎样处理json模块的

    Python是怎样处理json模块的

    这篇文章主要介绍了Python是怎样处理json模块的,文中讲解非常细致,代码帮助大家更好的理解和学习,感兴趣的朋友可以了解下
    2020-07-07

最新评论