tensorflow 维度变化

最新推荐文章于 2025-03-16 23:59:41 发布
最新推荐文章于 2025-03-16 23:59:41 发布
阅读量1k 收藏 1
点赞数 1
分类专栏： Tensorflow
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。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/aprilvkuo/article/details/78672158
版权
可视化：从TensorFlow项目中可视化数据的2种方式
AI天才研究院
08-04 2092
2019年9月，百度AI实验室发布了第一款基于TensorFlow的图像分类工具。本文将对此工具进行详细介绍，并用两种不同的方式对其数据进行可视化，并阐述在开发项目时如何运用可视化工具辅助调试，提升开发效率和质量。2019年5月，Google发布了TensorBoard——用于深入理解深度学习模型的可视化工具，它可以捕获训练过程中的各个变量的值，绘制直方图、柱状图和散点图，展示神经网络权重随时间变化的趋势等信息。本文将会简单介绍TensorBoard的基本概念及功能。
〖TensorFlow2.0笔记6〗TensorFlow2.0中的维度变换！
AI新视界
04-11 3153
11
深度学习pytorch——Tensor维度变换（持续更新）
2201_76139143的博客
03-17 2268
需要注意的是打平之后的tensor是需要有物理意义的，根据需要进行打平，并且打平后总体的大小是不发生改变的。并且一定要谨记打平会导致维度的丢失，造成数据污染，如果想要恢复到原来的数据形式，是需要靠人为记忆的。现在给出一个tensor——a.shape=torch.Size([4, 1, 28, 28])，打平a.view(4,1*28*28)，此时a.view(4,1*28*28).shape=torch.Size([4, 784])。
pytorch-Tensor维度变换
MasterCayman的博客
10-30 754
▪ View/reshape ▪ Squeeze/unsqueeze ▪ Transpose/t/permute ▪ Expand/repeat view/reshape 这两个API功能一样 import torch a = torch.rand(4,1,28,28) a tensor([[[[0.6938, 0.3445, 0.6771, ..., 0.9931, 0.9991, 0.4440], [0.5946, 0.8147, 0.2261, ..., 0.7437, 0.
【tensorFlow】维度变换
云逸的博客
05-11 718
目录前言 前言 tensorFlow维度变换可分为两个级别，一个是view级，一个是content级。 view级维度变换不改变数据的存储关系，比如[3,28,28,3]变换维度为[3,784,3]之后，数据本身并没有改变，属于哪一行哪一列的元素还是可以确定。可以原模原样的恢复为[3,28,28,3]。 content级维度变换会改变数据的存储关系。 ...
squeeze（) 和 unsqueeeze()
咖乐部
11-06 660
tensor.squeeze(index) 字面意思：就是在index处，增加一个维度为1的维度； tensor.unsqueeeze(index) ：就是在index处，如果维度为1，就删掉这个维度。如果此处维度不为1，则不操作 注意 比如tensor a 的维度是（2,1,3） a.squeeze(1) 的维度是（2,3），但a的维度仍然是（2,1,3）。就是squeeze和unsqueeze不会对tensor本身产生修改，修改后要赋值给别的变量才能够保存。 如 b = a.squeeze(..
Tensor相关的不同维度变换操作
Maxcu的博客
04-01 1486
Tensor相关的不同维度变换操作
在TensorFlow中实现矩阵维度扩展
09-16
这个函数可以在张量的任意位置插入一个维度，使得张量的形状发生变化。例如，如果你有一个形状为[height, width, channels]的张量，你可以使用`tf.expand_dims(input, axis=0)`将其变成形状为[1, height, width, ...
【TensorFlow2.0】(4) 维度变换、广播
博观而约取，厚积而薄发
11-24 1452
各位同学好，今天我和大家分享一下TensorFlow2.0中有关数学计算的相关操作，主要内容有：(1) 改变维度：reshape()；(2) 维度转置：transpose()；(3) 增加维度：expand_dims()；(4) 减少维度：squeeze()；(5) 广播：broadcasting_to()。 假设一张图像有四个维度： [ batch, row, width, channel ] batch：理解为几张图像 row：图像的行 width：图像的列 channel：通道
图解多头注意力机制：维度变化一镜到底
最新发布
进一步有进一步的欢喜~
03-16 934
多头注意力（Multi-Head Attention）是Transformer模型的核心组件，其核心思想是通过 ‌并行处理多个子空间‌ 来捕捉序列中不同位置间的复杂依赖关系。
tensorflow从入门到放弃再到精通(4.5):数据维度和Broadcasting
xuanzhuanguo的博客
09-07 351
4.7 维度变换 在神经网络运算过程中，维度变换是最核心的张量操作，通过维度变化可以将数据任意的切换形式，满足不同的运算需求。 考虑一下为什么需要维度变换?例如，Y=X@W+b 其中，X包含了2个样本，每个样本特征长度是4，X的shape为[2,4]。线性层的输出为3个节点，那么W的shape为[4,3]。偏置b的shape为[3]。那么X@W的运算结果shape为[2,3]，需要叠加shape为[3]的偏置b，不同的2个张量是怎么直接相加的呢？ 设计偏置向量的初衷，我们给每个层输出节点添加一个偏.
TensorFlow用expand_dim()来增加维度的方法
12-24
TensorFlow中，想要维度增加一维，可以使用tf.expand_dims(input, dim, name=None)函数。当然，我们常用tf.reshape(input, shape=[])也可以达到相同效果，但是有些时候在构建图的过程中，placeholder没有被feed具体的值，这时就会包下面的错误：TypeError: Expected binary or unicode string, got 1 在这种情况下，我们就可以考虑使用expand_dims来将维度加1。比如我自己代码中遇到的情况，在对图像维度降到二维做特定操作后，要还原成四维[batch, height, wid
形象理解tf.transpose()是如何进行维度变化的
qq_42189083的博客
12-10 641
虽然用了很久的这个函数，只记得住维度的交换，但经常忘记转换前后tensor的具体变化，再次记录下。 tf.transpose()作为数组的转置函数,原型如下: def transpose(a, perm=None, name="transpose"): """Transposes `a`. Permutes the dimensions according to `perm` a 表示是传...
TensorFlow笔记（十四）——降维函数tf.squeeze()、增维函数expand_dim()
热门推荐
qq_37764129的博客
07-16 1万+
一、降维函数tf.squeeze() squeeze( input, axis=None, name=None, squeeze_dims=None ) 该函数返回一个张量，这个张量是将原始input中所有维度为1的那些维都删掉的结果【1】axis可以用来指定要删掉的为1的维度，此处要注意指定的维度必须确保其是1，否则会报错 >>>y ...
在python中分别利用numpy，tensorflow，pytorch实现数据的增加维度（升维），减少维度（降维）
qlkaicx的博客
11-20 3107
升维（Dimensionality Augmentation）：增加数据的维度，通常用于提供更多信息或从不同的角度看待数据。降维（Dimensionality Reduction）：减少数据的维度，通常用于简化数据或去除无关紧要的特征。升高维度：增加特征有助于模型学习更复杂的模式。例如，在机器学习中，我们经常将多个一维数据组合成一个二维数据，以利用更多的特征信息。可以引入额外的信息，有助于改进模型的性能。
tensorflow 张量维度变化
weixin_44493841的博客
03-11 517
文章目录视频张量存储与视图改变张量的形状numpy变维和自动推导变维增加张量维度张量拼接分割张量张量堆叠张量分解 视频 https://www.bilibili.com/video/BV1jK4y187yB?p=47 张量存储与视图 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-cplLz3cl-1615456501749)(C:\Users\xiahuadong\Documents\csdn博客\张量的存储与视图.png)] 改变张量的形状 import tensorfl
tensor 增加维度_如何在TensorFlow张量形状中插入维度
weixin_32775495的博客
12-23 2274
tf.expand_dimsexpand_dims(input,axis=None,name=None,dim=None)在张量形状中插入 1 的维度.给定一个张量 input,此操作在 input 的形状的维度索引轴中插入1的维度.该维度的索引轴从零开始；如果为该坐标轴指定负数,它将从末尾向后计数.如果您想将批维度添加到单个元素,此操作非常有用.例如,如果您有一个形状为 [height, wid...
TensorFlow 中生成Batch数据
aprilvkuo的专栏
12-01 5052
TensorFlow 中生成Batch数据Reference： https://www.tensorflow.org/programmers_guide/datasets#simple_batching1. 利用sklearndef batch(self,STEPS=10000, BATCH=100): ss = ShuffleSplit(n_splits=STEPS, train_size
tensorflow 追加一个维度
03-11
好的，我现在需要在TensorFlow中给张量添加一个新的维度。根据用户的提问，他们可能已经知道一些基础操作，但需要更具体的指导。首先，我应该回顾一下用户提供的引用内容，看看有没有相关的方法。 根据引用[3]和[5]...
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