tf.transpose()的用法

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本文详细解析了TensorFlow中tf.transpose函数的使用方法，包括如何通过perm参数交换多维张量的不同维度，展示了该函数在二维和三维张量上的应用实例。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

tf.transpose(input, perm=[dimension_1, dimenaion_2,..,dimension_n])：

dimension_n 是整数，每个数对应相应的维度，用0,1,2来表示。这个函数主要适用于交换输入张量的不同维度用的。

如果input是二维，就相当是转置。

如果input是三维，perm = [2,1,0]，就把输入张量的第三维度和第一维度交换。　

# 'x' is [[1 2 3]
#         [4 5 6]]
tf.transpose(x) ==> [[1 4]
                     [2 5]
                     [3 6]]
 
# Equivalently（等价于）
tf.transpose(x, perm=[1, 0]) ==> [[1 4]
                                  [2 5]
                                  [3 6]]



# 'perm' is more useful for n-dimensional tensors, for n > 2
# 'x' is   [[[1  2  3]
#            [4  5  6]]
#           [[7  8  9]
#            [10 11 12]]]
# Take the transpose of the matrices in dimension-0
tf.transpose(x, perm=[0, 2, 1]) ==> [[[1  4]
                                      [2  5]
                                      [3  6]]
 
                                     [[7 10]
                                      [8 11]
                                      [9 12]]]