Tensorflow学习笔记之 tf.unstack & tf.stack详解

最新推荐文章于 2022-03-24 17:42:18 发布
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本笔记深入解读Tensorflow的使用技巧与原理，通过实例演示如何利用Tensorflow进行深度学习项目开发，适合初学者及进阶者参考。
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TensorFlow 是由Google Brain 团队开发的开源机器学习框架,广泛应用于深度学习研究和生产环境。 它提供了一个灵活的平台,用于构建和训练各种机器学习模型

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import tensorflow as tf a = tf.constant([1,2,3]) b = tf.constant([4,5,6]) c = tf.stack([a,b],axis=1) d = tf.unstack(c,axis=0) e = tf.unstack(c,axis=1) print(c.get_shape()) with tf.Session() as sess:
tensorflow tf.split 和 tf.unstack 实例
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import tensorflow as tfA = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] a0 = tf.split(A, num_or_size_splits=3, axis=1) a1 = tf.unstack(A, num=3,axis=1) a2 = tf.split(A, num_or_size_splits=2, axis=0) a3 = tf.unstack(A, num=2
tensorflow 中 tf.concat 和 tf.stack 使用
qq_37691909的博客
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一、 tf.concat  官方解释文档：https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/concat 函数原型： tf.concat(     values, # 要连接的张量     axis, # 指定的连接维度     name='concat' ) 官...
TensorFlow stack 与 unstack 详细介绍
weixin_35718886的博客
01-09 8813
转自：https://www.toutiao.com/i6463423755296178702/ tf.stack() tf.stack(values, axis=0, name=’stack’) 以指定的轴axis，将一个维度为R的张量数组转变成一个维度为R+1的张量。即将一组张量以指定的轴，提高一个维度。 假设要转变的张量数组values的长度为N,其中的每个张量的形状
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tf.unstack 原型： unstack( value, num=None, axis=0, name='unstack' ) 官方解释：https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/unstack 解释：这是一个对矩阵进行分解的函数，以下为关键参数解释： value：代表需要分解的矩阵变量（其实就是一个多维数组，一般...
tf.stack详解
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12-29 1377
官方文档： https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/stack 把一些秩为R的Tensor堆叠成R+1。 给定一个元素shape为(A,B,C)的Tensor的列表，列表长度为N，则 若axis==0，shape=(N, A, B, C) 若axis==1，shape=(A, N, B, C) tf.stack( values, ...
【Tensorflow教程笔记】常用模块 tf.TensorArray ：TensorFlow 动态数组
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Tensorflow教程笔记 基础 TensorFlow 基础 TensorFlow 模型建立与训练 基础示例：多层感知机（MLP） 卷积神经网络（CNN） 循环神经网络（RNN） 深度强化学习（DRL） Keras Pipeline 自定义层、损失函数和评估指标 常用模块 tf.train.Checkpoint ：变量的保存与恢复 常用模块 TensorBoard：训练过程可视化 常用模块 tf.data ：数据集的构建与预处理 常用模块 TFRecord ：TensorFlow 数据集存储格式 常用模
tf.unstack
08-21
tf.unstack 函数是 TensorFlow 中的一个操作，用于将张量沿着指定维度进行拆分。它的语法如下： ```python tf.unstack(value, axis=0, num=None, name='unstack') ``` 参数说明： - `value`：需要拆分的张量。 - `...
深度学习TF—2.TensorFlow2高阶操作
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文章目录一、合并与分割1. tf.concat-合并-原有的维度上进行累加2.tf.stack-合并-创造一个新的维度3.tf.unstack-分割4.tf.split-分割二、数据统计操作1.tf.norm—张量的范数2.tf.reduce_max/min/mean/sum—张量的最大值、最小值、平均值、和3.tf.argmax/argmin—张量最大值的位置与最小值的位置4.tf.equal—张量的比较5.tf.unique—张量的独特值三、张量排序1.tf.sort-排序/tf.argsort-排序并
Tensorflow-API ：tf.stack()和tf.unstack()
Elag的专栏
05-24 586
tf.stack()：矩阵拼接 tf.unstack()：矩阵分解 import tensorflow as tf a = tf.reshape(tf.range(0, 12), [3, 4]) b = tf.reshape(tf.range(100, 112), [3, 4]) # 按第0维拼接 stack0 = tf.stack([a, b], axis=0) # 按第1维拼接 ...
【Tensorflow】tf.stack() tf.unstack()
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一。 import tensorflow as tf    a = tf.constant([1,2,3])  b = tf.constant([4,5,6])    c = tf.stack([a,b],axis=0)  d = tf.stack([a,b],axis=1)    e = tf.unstack(d,axis=0)  f = tf.unstack(d,axis=1)   
tensorflow: tf.stack和tf.unstack的区别，实例解释
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将两个N维张量列表沿着axis轴组合成一个n+1维的张量，例如下面tensor(2,3)与tensor1(2,3),一个y(2,2,3) import tensorflow as tf tensor=[[1,2,3],[4,5,6]] tensor2=[[10,20,30],[40,50,60]] y=tf.stack([tensor,tensor2]) y2=tf.stack([tenso...
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1.stack操作 先看一下tensorflow中stack方法的函数签名 @tf_export("stack") @dispatch.add_dispatch_support def stack(values, axis=0, name="stack"): """Stacks a list of rank-`R` tensors into one rank-`(R+1)` tensor. See also `tf.concat`, `tf.tile`, `tf.repeat`. Packs
TensorFlow-数据变换-tf.unstack(value, num=None, axis=0, name="unstack")
花开花落，人走茶凉
07-24 1074
tf.unstack在循环神经网络的搭建中出现过，这里记录下方便自己记忆 功能：将输入value按照指定axis(维度)拆分(从0开始)，输出含有num个元素的列表，num必须和指定维度内元素的个数相等，当然可以忽略不写这个参数 举个例子，如果value.shape为(2,3,4)， 如果axis=0，那么num就必须填2，变换后list有2个元素，元素的shape为(3,4) 如果axis=1，...
TensorFlow 学习笔记1-tf.stack的用法
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                              tf.stack的用法 1 tf.stack      tf.stack用于拼接两个tf 张量，拼接可以在不同的维度上进行，拼接后的新张量维度加1      例子1：拼接1维数组： x1=tf.constant([1,2,3])# shape:（3） x2=tf.constant([3,4,5])# shape: (3) #在第...
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tensorflow随笔——concat(), stack(), unstack()
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爱做菜的炼丹师
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tf.concat用于将多个张量在某维度合并起来，类似于numpy.concatenate。第一个参数为待合并的多个张量列表，第二个参数需指定哪个维度上做合并。待合并的张量shape需要完全相同，并且产生的张量的阶数不会发生变化。 tf.stack(values, axis=0, name='stack')以指定的轴axis，将一个维度为R的张量数组转变成一个维度为R+1的张量。即会在新的张...
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