tensorflow实现对张量数据的切片操作方式
更新时间：2020年01月19日 15:28:52 作者：ljxopencv
今天小编就为大家分享一篇tensorflow实现对张量数据的切片操作方式，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
如下所示：
import tensorflow as tf
a=tf.constant([[[1,2,3,4],[4,5,6,7],[7,8,9,10]],
[[11,12,13,14],[20,21,22,23],[15,16,17,18]]])
print(a.shape)
b,c=tf.split(a,2,0) #参数1、张量 2、获得的切片数 3、切片的维度 将两个切片分别赋值给b,c
print(b.shape)
print(c.shape
with tf.Session() as sess: #查看运行结果
print(sess.run(b))
print(sess.run(c))
输出结果为
(2, 3, 4) (1, 3, 4) (1, 3, 4) [[[ 1 2 3 4] [ 4 5 6 7] [ 7 8 9 10]]] [[[11 12 13 14] [20 21 22 23] [15 16 17 18]]]
注意到此时b,c均为三维张量数据，若想转换为二维数组，可使用tf.reshape命令
d=tf.reshape(b,[3,4]) print(d.shape) #output (3, 4)
以上这篇tensorflow实现对张量数据的切片操作方式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
这篇文章主要介绍了详解python 降级到3.6终极解决方案，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2020-02-02
这篇文章主要介绍了Python中文件操作简明介绍,本文讲解了打开文件、读取方法、写入方法、文件内移动、文件迭代、关闭文件、截取文件等内容,并给出了一个完整操作实例,需要的朋友可以参考下2015-04-04
这篇文章主要介绍了python 两种方法删除空文件夹，帮助大家更好的利用python处理文件，感兴趣的朋友可以了解下2020-09-09
教你掌握分布式训练PyTorch DDP到Accelerate到Trainer
这篇文章主要为大家介绍了教你掌握分布式训练PyTorch DDP到Accelerate到Trainer2023-02-02
这篇文章主要介绍了python使用post提交数据到远程url的方法,涉及Python使用post传递数据的相关技巧,需要的朋友可以参考下2015-04-04
这篇文章主要介绍了pycharm 代码自动补全的实现方法(图文)，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2020-09-09
在本篇文章里小编给大家整理了关于Django实现内容缓存实例方法，有需要的朋友们可以跟着学习下。2020-06-06
这篇文章主要介绍了python进度条库tqdm的基本操作方法，tqdm实时输出处理进度而且占用的CPU资源非常少，支持windows、Linux、mac等系统，支持循环处理、多进程、递归处理、还可以结合linux的命令来查看处理情况等优点，下面对其更多内容详细介绍,需要的朋友可以参考一下2022-03-03
这篇文章主要为大家详细介绍了如何基于Python编写一个简单的词云制作软件并显示分词结果,文中的示例代码讲解详细,具有一定的学习价值,感兴趣的小伙伴可以了解一下2023-10-10
Playwright是一个现代的Web自动化测试框架,本文主要介绍了Playwright中Web自动化测试的实现,具有一定的参考价值,感兴趣的可以了解一下2024-03-03
最新评论