Tensorflow张量的合并与分割

最新推荐文章于 2024-02-19 08:42:37 发布
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Tensorflow 张量操作2：合并与分割

1、concat合并，不产生新维度

唯一的约束是非合并的长度必须一致， 用axis指定需要合并的维度

如 ：

a = tf.random.normal([4,5,8])
b = tf.random.normal([6,5,8])
c= tf.concat([a,b],axis=0)

c ： <tf.Tensor: shape=(10, 5, 8)

axis指定需要合并的维度

TensorFlow2.0:张量的合并与分割
meijie2018_1的博客
08-13 2666
** 一 tf.concat( ) 函数–合并 ** In [2]: a = tf.ones([4,35,8]) In [3]: b = tf.ones([2,35,8]) In [4]: c...
TensorFlow进阶一（张量的合并、张量的分割）
需要远程指导仿真实验、代码有问题的，请后台私信或者关注公众号
04-25 1035
TensorFlow进阶一（张量的合并、张量的分割）
TensorFlow2.0:张量的合并与分割实例
09-18
今天小编就为大家分享一篇TensorFlow2.0:张量的合并与分割实例，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
TensorFlow2-高阶操作（二）：张量分割【split（分割后：rank不变）】【unstack（分割后：rank-1）】
u013250861的博客
04-17 649
一、split 二、unstack tf.unstack(value, num=None, axis=0, name='unstack') value: A rank R > 0 Tensor to be unstacked. num: An int. The length of the dimension axis. Automatically inferred if None (the default). axis: An int. The axis to unstack along. De
tensorflow 张量的合并何分割
m0_56600567的博客
09-26 289
目录合并和分割的接口：tf.concat 合并和分割的接口： tf.concat 拼接 tf.split 分割 tf.stack 堆叠 tf.unstack 分割 tf.concat
【TensorFlow2.0】张量合并&分割、数据统计、比较、填充与复制、数据限幅、高级操作
qq_36926037的博客
04-26 2032
一、合并与分割 1.1合并   合并是将多个张量在某个维度上合并为一个张量。合并的两种方式：拼接和堆叠。   张量的合并：   （1）拼接concat:语法：tf.concat(tensor_list,axis),tensor_list保存了所有要拼接的张量，是一个列表，axis参数指定需要合并的维度索引。拼接操作不会产生新的维度，仅在现有的维度上合并。 拼接操作的唯一约束是非拼接的维度长度必须...
深度学习实验：TensorFlow 张量的基本及高级操作技巧教程
最新发布
11-19
内容概要：本篇文章详细介绍了使用 TensorFlow 进行张量的各种操作，从基础的操作开始，比如张量的数据类型和维度变换，到高级的技术，例如张量的合并与分割、张量的填充与限制等，涵盖了广泛的张量操作，帮助理解...
tensorflow 高阶操作1（合并分割、数据统计、张量排序、填充复制、张量限幅、坐标操作）
weixin_46955575的博客
08-11 929
tf.norm(b,ord=2,axis=1) 对b 求2范数 沿1轴方向（列）对每一行求。tf.clip_by_global_norm 所有维度放缩，不改变梯度方向。高维 ，轴，默认指在最后一个维度上排序，'DESCENDING'默认指降序。指定 拼接轴（从左到右 分别是 0，1，2....轴） 合并不会增加维度。会产生一个新的维度，axis=n 增加后，增加的该维度是n轴。指定轴进行拆分，完全打散，指定的拆分轴的维度是8 则拆成8个。TRUE的位置 从A中选，False的位置从B中选。...
pytorch tensor合并与分割
wyw0000的博客
02-19 863
pytorch tensor合并与分割
(8)tensorflow合并与分割
小蜗Leon的博客
08-25 303
合并与分割 功能 代码函数 合并之拼接 tf.concat(tensors,axis) 合并之堆叠 tf.stack(tensors, axis) 分割 tf.split(x,num_or_size_split,axis) 合并 拼接 tf.concat(tensors,axis) 堆叠 分割
pytorch每日一学40(torch.split())将张量拆分为块(tensor的分割)
Fluid_ray的博客
12-08 1万+
第40个方法 torch.split(tensor, split_size_or_sections, dim=0) 此方法和前面的torch.chunk()一样，都是将tensor进行切割的方法，但是这两有什么区别呢？其实我们split方法功能更多样一些。 看一下此方法的参数： tensor：要被切割的tensor。 split_size_or_sections：当此参数为整数时，意思是将tensor按照每块大小为split_size_or_sections来切割，当此参数为列表时，将此tensor切成
tensorflow 2.0 高阶操作 之 tensor合并与分割
ZHE
04-18 2894
4.1 tensor高阶操作ConcatStackUnstackSplit Concat Statistics about score [class1-4, students, scores] [class5-6, students, score a = tf.ones([4, 35, 8]) b = tf.ones([2, 35, 8]) c = tf.concat([a, b], axi...
tf中张量的合并于分割
鼠人的博客
08-15 377
张量的合并 concat函数：concat函数用于合并张量，但不会产生新的维度，具体用法为 tf.concat([a,b],axis=x) 其中a和b是两个张量（a，b除了合并的维度之外，其他维度必须相同），x代表在哪个维度上进行合并 stack函数：concat函数用于合并张量，会产生新的维度，具体用法为 tf.stack([a,b],axis=x) 其中a和b是两个张量（a，b的所有维度必须相同），x代表在哪个维度上增加一个新的维度，并按这个新的维度合并 张量的分割 unstack
TF2.1进阶-张量合并与拆分-数据统计
jiayoudangdang的博客
12-20 1106
import tensorflow as tf from tensorflow import keras import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt print(tf.__version__) 2.1.0 1 张量的合并与分割 t1 = tf.constant([[1,2,3],[4,5,6]]) t2 = tf.constant([[7,8,9],[10,11,12]]) t1.ndim,t2.ndim (2, 2) # 拼接，必须指定维度
Tensorflow 张量操作2：合并与分割
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03-11 871
1. 合并（tf.concat和tf.stack两种方法） # concat合并，不产生新维度，可以在任意的维度上进行， # 唯一的约束是非合并的长度必须一致 import tensorflow as tf #张量a保存4个班级35个学生的8科成绩 a = tf.random.normal([4,35,8]) #张量b保存6个班级35个学生的8科成绩 b = tf.random.normal...
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作者主页(文火冰糖的硅基工坊)：https://blog.youkuaiyun.com/HiWangWenBing 本文网址： 第1章 Tensor运算概述 https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf 1.1 概述 TensorFlow提供了大量的张量运算，基本上可以对标Numpy多维数组的运算，以支持对张量的各种复杂的运算。 这些操作运算中大多是对数组中每个元素执行相同的函数运算，并获得每个元素函数运算的结果序列，这些序列生成一个新的同维度的数组。
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