矩阵拼接的函数tf.stack()与矩阵分解的函数tf.unstack()示例

最新推荐文章于 2023-03-26 21:16:39 发布

原创最新推荐文章于 2023-03-26 21:16:39 发布 · 4.8k 阅读

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本文通过使用TensorFlow实现矩阵的拼接与分解操作，详细展示了如何利用`tf.stack`和`tf.unstack`函数来处理一维向量数据，形成多维矩阵，并将其逆向分解为原始的一维向量数据。

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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=0)
d = tf.stack([a,b],axis=1)

e = tf.unstack(d,axis=0)
f = tf.unstack(d,axis=1)


with tf.Session() as sess:
    print('原始向量数据：')
    print(sess.run(a))
    print(sess.run(b))     
    print('矩阵拼接的函数示例,得到一个矩阵：')  #返回值是多维矩阵
    print('以"0维"的方式进行拼接')
    print(sess.run(c))
    print('以"1维"的方式进行拼接')
    print(sess.run(d))
    
    print('矩阵分解的函数示例，得到一个list：') #返回值是一个list   
    print('以"0维"的方式进行分解')
    print(sess.run(e))
    print('以"1维"的方式进行分解')
    print(sess.run(f))

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