TensorFlow tf.squeeze

最新推荐文章于 2022-04-16 22:46:36 发布
原创 最新推荐文章于 2022-04-16 22:46:36 发布 · 358 阅读 · 0 ·
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：

#tensorflow

本文详细介绍了 TensorFlow 中的 tf.squeeze 函数，该函数用于移除输入 tensor 中所有大小为1的维度。用户可以指定 axis 参数来选择性地移除特定维度。文章深入探讨了该函数的参数设置及使用场景。

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

tf.squeeze(
    input,
    axis=None,
    name=None,
    squeeze_dims=None
)
参数描述
input(tensor)
axis(list)移除指定的维度,维度的开始索引为0
name

将所有大小为1的维度移除,可以通过axis指定想要移除的维度.

TensorFlow张量形状变换终极指南：Reshape/Squeeze/Expand_dims原理详解与工业级实战（附完整代码）
理论都是虚的，代码才是王道。
04-05 141
实现不同硬件设备（CPU/GPU/TPU）的维度优化构建适应多模态输入的灵活模型架构提升数据处理管道的吞吐量达40%以上结合tf.transpose实现轴交换掌握动态形状的tf.ensure_shape验证研究XLA编译器中的形状优化策略。
tensorflow2.x学习笔记二十九：官方API文档小总结
耐心的小黑的博客
12-06 2630
一、tf下的常用API(下面这几个都比较常用，主要是定义处理数据) 1、tf.constant,tf.variable(它有比constant更多的属性，比如.assign，.assign_add， .assign_sub，这几个属性是直接将返回值给var变量本身，也即直接改变本身的值), tf.string,tf.range,tf.ones,tf.zeros,tf.linespace;tf.meshgrid.tf.RaggedTensor；定义数据 2、tf.fill,tf.shape,tf.one
TensorFlow函数：tf.squeeze
ddy_sweety的博客
05-22 8874
tf.squeeze函数, squeeze( input, axis=None, name=None, squeeze_dims=None ) 从张量形状中移除大小为1的维度。 给定一个张量 input，该操作返回一个与已经移除的所有大小为1的维度具有相同类型的张量。如果您不想删除所有大小为1的维度，则可以通过指定 axis 来删除特定的大小为1的维度。 ...
TensorFlow笔记（十四）——降维函数tf.squeeze()、增维函数expand_dim()
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 ...
【TensorFlow】tf.squeeze函数
热门推荐
秋天
08-02 1万+
定义 def 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。 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。 用法 删掉所有维度为1的： # 't' is a tensor of shape [...
tensorflow.squeeze() 函数
Muzi_Water的博客
08-03 3975
tensorflow.squeeze(input, squeeze_dims=None, name=None) 参数： input  -->  输入的tensor              squeeze_dims = None  -->默认None是删除input中所有大小是1的维度，若指定位置则删除所指定位置大小是1的维度              name -->名称...
tensorflow 利用expand_dims和squeeze扩展和压缩tensor维度方式
09-18
总的来说，理解和熟练运用 `tf.expand_dims` 和 `tf.squeeze` 是TensorFlow编程中的基本技能，它们在处理多维数据时起着至关重要的作用。通过灵活地扩展和压缩张量的维度，我们可以更好地适应各种深度学习模型的构建...
Tensorflow 2.x入门教程
「 虚幻私塾」
03-02 1194
Python微信订餐小程序课程视频 https://edu.csdn.net/course/detail/36074 Python实战量化交易理财系统 https://edu.csdn.net/course/detail/35475 目录 前言层次结构概述创建张量计算图自动微分数据输入Numpy构建数据生成器构建数据keras.utils.Sequence搭建模型顺序建模函数式API建模自定义建模损失函数自定义损失函数度量函数函数自定义度量类自定义度量优化器回调函数Tensorboard训练模型model
Tensorflow2.* keras Squeeze-and-Excitation Networks（SENet） 代码实现
Forrest97的博客
06-11 3243
注意机制模型 对于任意的特征变换操作Ftr:X→UF_{tr}:X\rightarrow UFtr​:X→U，其中X∈RH′×W′×C′X\in \mathbb{R}^{{H}'\times {W}'\times {C}'}X∈RH′×W′×C′, U∈RH×W×CU\in \mathbb{R}^{H\times W\times C}U∈RH×W×C,FtrF_{tr}Ftr​表示类似卷积操作的特征变换过程。 uc=vc∗X=∑s=1C′vcs∗xs u_{c}=v_{c}*X=\sum_{s=1}^{{
tf.squeeze（）
06-13
tf.squeeze() 是 TensorFlow 中的一个函数，用于从张量中删除大小为 1的维度。 例如，如果你有一个形状为 [1, 5] 的张量，那么使用 tf.squeeze() 函数将其转换为形状为 [5] 的张量，因为第一维大小为 1。 函数的...
【tensorflow】tf.squeeze用法
voidfaceless的博客
11-23 1155
tf.squeeze用法 作用 tf.squeeze的作用是移除给定的tensor中大小为1的维度。 源码是： def squeeze(input, axis=None, name=None, squeeze_dims=None): # pylint: disable=redefined-builtin """Removes dimensions of size 1 from the ...
tensorflow squeeze函数理解
逍遥游
03-29 1万+
squeezedef squeeze(input, axis=None, name=None, squeeze_dims=None): # pylint: disable=redefined-builtin """Removes dimensions of size 1 from the shape of a tensor. Given a tensor `input`, this ope
TensorFlow实现的SqueezeDet卷积网路目标检测
03-30 2573
Installation: The following instructions are written for Linux-based distros. Clone the SqueezeDet repository: git clone https://github.com/BichenWuUCB/squeezeDet.git Let's call the top
【tensorflow】: 理解tf.squeeze()
Jack_Kuo的博客
06-16 801
理解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 转自：https://www.jianshu.com/p/a21c0bc10a38
【TensorFlow】——expand_dims、transpose、squeeze
python_AI_fans的博客
06-20 229
TensorFlow2-基础（五）：Tensor的维度变换【改变：reshape（view级别）、transpose（content级别）】【增加（expand_dims）、删除（squeeze）】
u013250861的博客
04-16 3572
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。content有“目录”的意思，即索引关系，通过[3,28,28,3]这样的索引号能够找到一个元素。当content被改变时，意味着元素之间的索引关系变了。例如[3,28
TensorFlow学习笔记
逍遥游
03-06 1285
概念 TensorFlow计算方式 TensorFlow内建运算操作 variable标量的特殊性 参考内容概念TensorFlow计算方式TensorFlow中的计算可以被表示为一个有向图，或者叫计算图，其中每一个运算操作被表示为一个节点，连接节点的是边。每一个节点可以有任意多个输入与输出，在计算图中流动(flow)的数据是张量(tensor)，因此称为TensorFlow。 TensorFlow
Tensorflow2.0 常用函数详解
mcu旺仔acm的博客
04-09 1731
1. tf.reduce_sum() 2.tf.equal(） equal，相等的意思。顾名思义，就是判断，x, y 是不是相等，它的判断方法不是整体判断，而是逐个元素进行判断，如果相等就是True，不相等，就是False。 张量之间 的比较 import tensorflow as tf a = [[1,2,3],[4,5,6]] b = [[1,0,3],[1,5,1]] with tf.Session() as sess: print(sess.run(tf.equal(a,b))
tf.squeeze和tf.expand_dims的用法
大柠檬的博客
11-16 1001
tf.expand_dims(input, axis=None, name=None, dim=None)，在axis位置（此处不做方向理解）增加一个维度，squeeze是其反向操作。代码最说明问题： import numpy as np import tensorflow as tf T=np.array([[2,2,3,3],[4,5,6,4]]) print("原始矩阵a:\n&a
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