tf.reverse_sequence()方法描述

博客参考相关文章,给出了TensorFlow中序列反转操作的代码示例。通过定义常量张量和翻转长度,使用tf.reverse_sequence函数分别以列和行为单位进行元素翻转,并给出了反转后的结果及详细解释。
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主要参考了以下的文章,感谢原作者。

https://blog.youkuaiyun.com/Cerisier/article/details/80118611
import tensorflow as tf

a = tf.constant([[1, 2, 3, 4, ], [5, 6, 7, 8, ], [9, 10, 11, 12, ], [13, 14, 15, 16]])
l = tf.constant([1, 2, 3, 4], tf.int64)   # 每一次翻转长度分别为1,2,3.由于a是(3,3)维的,所以l中数值最大只能是3
x = tf.reverse_sequence(a, seq_lengths=l, seq_axis=0, batch_axis=1)   # 以列为单位进行翻转,翻转的是每一行的元素
y = tf.reverse_sequence(a, seq_lengths=l, seq_axis=1, batch_axis=0)   # 以行为单位进行翻转,翻转的是每一列的元素
with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(x))
    print(sess.run(y))


"""


1     2    3    4
5    6    7    8
9    10    11    12
13    14    15    16


反转的操作如下:
 [ 1  6 11 16]
 [ 5  2  7 12]
 [ 9 10  3  8]
 [13 14 15  4]

依照列为单位反转的是每一行的元素,所以
第一列,1反转,还是1,
第二列,6与2反转,结果为:
                        2  6
                        6  2

第三列,

         3  11
         7   7
        11   3

第四列做出镜像的反转,
        4     16
        8     12
        12    8
        16      4

"""

依照行为单位的反转同理。

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