Tensorflow(Keras)的tile函数

最新推荐文章于 2024-04-20 04:58:18 发布
原创 最新推荐文章于 2024-04-20 04:58:18 发布 · 1.2k 阅读 · 2 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#tile函数作用 #如何使用tile

本文详细介绍了 TensorFlow 中的 tf.tile 函数，该函数用于重复张量的特定维度，以实现数据增强或创建特定的矩阵模式。通过示例展示如何设置 input 和 multiples 参数，帮助读者理解和掌握 tf.tile 的使用技巧。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

tf.tile(
    input,
    multiples,
    name=None
)

input 指输入的张量
multiples 指对张量的每一维需要操作的系数
示例如下图：
在这里插入图片描述

tf.tile()进行张量扩展
qq_32801595的博客
06-02 1888
tf.tile( input, multiples, name=None ) 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。 该操作通过复制输入...
Keras.backend: tile函数
VeritasCN的博客
05-06 4509
keras.backend.tile(x, n) 创建一个用 n 平铺 的 x 张量。 参数 x : 张量或变量。 n : 整数列表。长度必须与 x 中的维数相同。 返回 一个平铺的张量。 参数 x: 张量或变量。 n: 整数列表。长度必须与 x 中的维数相同。 返回 一个平铺的张量。 例子 K.tile(input_tensor , tile_tensor) 对...
tiled卷积神经网络（tiled CNN）
weixin_34038293的博客
10-11 1182
     这个结构是10年Quoc V.Le等人提出的，这里的tiled，按照 Lecun的解释是Locally-connect non shared.即是局部连接，而且不是共享的，这是针对于权重来说的。本文翻译如有错误，还望指正，谢谢！！这篇论文是10年的，相比较来说四年的东西，比较旧了，可是这个tcnn在ng的ufldl最后也有提及（只有目录部分，ng没写完），而且也算是个cnn的变化...
图解Numpy的tile函数
切糕的技术博客
01-26 656
Numpy的 tile() 函数，就是将原矩阵横向、纵向地复制。tile 是瓷砖的意思，顾名思义，这个函数就是把数组像瓷砖一样铺展开来。 举个例子，原矩阵： mat = array([[1,2], [3, 4]]) 横向： tile(mat, (1, 4)) # 等同于 tile(mat, 4) 结果： [[1 2 1 2 1 2 1 2] [3 4 3 4 3
tile() 函数
code_new_life的博客
05-04 6283
python tile() 函数简单介绍 格式：tile（A,reps） * A：array_like 输入的array * reps：array_like A沿各个维度重复的次数 for example： A=[1,2] tile(A,2) Out[10]: array([1, 2, 1, 2]) tile(A,(2,2)) Out[11]...
TensorFlow-Keras预训练模型测试
信道者
07-06 1万+
在tf.keras.applications里有多个预训练的模型类。这些类继承了tf.keras.Model类，使用比较方便。在实例化这些类之后，程序会自动下载参数，存储于本地硬盘。本文测试了这些预训练模型，并发现测试结果普遍差于论文声称结果。
tensorflow2.0-keras-LaneNet车道线检测模型复现细节总结
DTTRA的博客
08-29 2356
lanenet模型的复现文章有很多，原文的代码是基于tensorflow1.0版本实现的。本文将在以tensorflow2.0版本为后端的keras上对lanenet模型进行复现，实现细节和原文有出入，但是实现目的和原文是一致的。希望读者能够为本文提出宝贵的建议。
阅读源码遇到的一些TF、keras函数及问题2（--小白笔记）
jsliuqun的博客
03-21 7138
numpyhstackab与numpyvstackab numpytileab keraslayerscoreDense keraslayersconvolutionalConvolution2D keraslayersconvolutionalDeconvolution2D keraslayersnormalizationBatchNormalization 附常用网络层 Dense层 Activ
tensorflow2深度学习从入门到精通第四章—TensorFlow 基础
2401_84097883的博客
04-20 1005
点击这里即可免费获取，包括答案解析。本节我们将利用我们已经学到的知识去完成三层神经网络的实现：我们采用的数据集是 MNIST 手写数字图片集，输入节点数为 784，第一层的输出节点数是256，第二层的输出节点数是 128，第三层的输出节点是 10，也就是当前样本属于 10 类别的概率。首先创建每个非线性函数的 w,b 参数张量：在前向计算时，首先将 shape 为[b,28,28]的输入数据 Reshape 为[b,784] 即 [b, 28, 28] => [b, 28*28]
TensorFlow2教程-掩码和填充
知行_那片天
11-03 2640
TensorFlow2教程-掩码和填充 在构建深度学习模型，特别是进行序列的相关任务时，经常会用到掩码和填充技术 1 填充序列数据 处理序列数据时，常常会遇到不同长度的文本，例如处理某些句子时： [ ["The", "weather", "will", "be", "nice", "tomorrow"], ["How", "are", "you", "doing", "today"], ...
TileNet:递归神经网络的二维概括
05-01
TileNet是一种新的神经网络体系结构，在算法任务（如数字系统转换和冒泡排序）上具有出色的泛化能力。 在我们的9到10数字系统转换演示任务中，我们成功地推广了2000位数字的测试集，而训练集只有5位数字。 我们设想可以将该体系结构扩展为用于其他类型的任务，例如NLP任务，例如机器翻译。 目录 先决条件 火炬 介绍 TileNet的名称来自名为的数学概念，该概念定期平铺几何形状以形成特定的图案。 本质上的自相似性体现在网络体系结构中，如下图所示。 设计该体系结构的初始动机是由特定的任务，相似的数字系统转换或泡沫排序，这实际上划分的原始问题洞察吸入size N为中较小的一个size N-1和一个微不足道的一个size 1 ，然后征服他们。 为了解释该体系结构，让我们以10到16的数字系统转换问题为例。 我们有一个训练示例： 100 （十二月）和64 （十六进制）。 我们使用X_i表示源编号
机器学习-tile函数
Cutepingping的博客
09-03 628
1、Python中numpy会遇到tile tile的作用是将矩阵进行复制。tile中有两个参数(A,B) A代表将行复制的次数，B代表将列复制的次数 栗子： tile([0,0],(1,1)) [0,0] tile([0,0],(2,1)) [[0,0] [0,0]]
tensorflow.tile() 函数
Muzi_Water的博客
08-03 381
tile( input, multiples, name=None )     按multiples设定的各维度扩展倍数进行数据扩展 参数：input --> 输入tensor             multiples   --> 指定各维度要扩展的倍数             name -->名称（可选） import tensorflow as tf data ...
[keras] tensorflow backend 常用函数
liudiudiu
09-10 8104
K.tile(input_tensor , tile_tensor)对tensor进行复制 同tf.tile() K.tile(inputs,[1,1,1,512]) #inputs是四维张量，[batchsize,width,height, channels] #把channel第四维复制512倍 经常搭配Kexpand_dims(x, axis=-1)...
Keras中几个重要函数用法
热门推荐
一花一世界 一叶一菩提
04-28 6万+
一般模块都需导入包： from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten from keras.layers import Convolution2D, MaxPooling2D from keras.layers import Embedding, LS
深度学习 - 7.TF x Keras expand_dim 扩充维度
BITDDD小栈
10-23 7136
应用场景： 面对有时候需要对数据维度进行扩充，例如低维数据向转高维度或者不规则张量 ragged Tensor的填充，这时候就需要expand_dims登场、同时还有 tf.tile 和preprocessing.sequence.pad_sequences 帮忙。 一.expand_dims tf.expand_dims 可以扩充数组维度，参数包括: array：需要扩充的数组，这里 tensor，np.array 或者 python.list 都可以 axis：需要扩充......
tensorflow tf.tile 实例
Love-Coding
06-22 1万+
import tensorflow as tf temp = tf.tile([1,2,3],[2]) temp2 = tf.tile([[1,2],[3,4],[5,6]],[2,3]) with tf.Session() as sess: print(sess.run(temp)) print(sess.run(temp2))[1 2 3 1 2 3][[1 2 1 2 1 2]
Keras下常用网络层的参数意义，输入格式及含义
lipengyu1363658871的博客
03-11 1978
这么显著的地方我要说几句话： 我是一刚接触机器学习、深度学习的人，之前也不是搞这些的。这是我在不太 了解原理和没有多少经验的情况下，如何做到短时间内动手改动一些模型的总结。 大佬们，可以自觉离开了， LSTM： keras.layers.LSTM(units, activation='tanh', recurrent_activation='hard_sigmoid', use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', recurrent_initi
GATv2 tensorflow
最新发布
01-18
上述代码片段展示了如何使用TensorFlow/Keras API定义一个基本版本的`GraphAttentionLayer`，它能够处理带有自环边的标准无向图结构，并支持多头注意力机制扩展[^1]。 #### 构建完整的GATv2模型 一旦有了基础的图...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值