tensorflow底层函数测试

最新推荐文章于 2025-10-10 13:03:03 发布

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本文通过使用TensorFlow和NumPy进行张量操作与累计求和的实例，展示了如何在Python环境中高效处理多维数组数据，包括张量的创建、评估、形状获取以及NumPy数组的累积求和。

import tensorflow as tf
a=tf.constant([[[1,2,3,4],[4,5,6,7],[7,8,9,10]],
            [[11,12,13,14],[20,21,22,23],[15,16,17,18]]])
a

sess = tf.Session()  
# Evaluate the tensor `c`.  
print(sess.run(a))
print(sess.run(a[:,0]))

在这里插入图片描述

print(sess.run(K.shape(a)))
print(sess.run(K.shape(a)[1]))

在这里插入图片描述

import numpy as np
arr  = np.array([[[1,2,3],[8,9,12]],[[1,2,4],[2,4,5]]]) #2*2*3
print(arr.cumsum(0))
print(arr.cumsum(1))
print(arr.cumsum(2))
输出结果:
#cumsum(0)
[[[ 1  2  3]
  [ 8  9 12]]
 
 [[ 2  4  7]
  [10 13 17]]]
#cumsum(1)
[[[ 1  2  3]
  [ 9 11 15]]
 
 [[ 1  2  4]
  [ 3  6  9]]]
#cumsum(2)
[[[ 1  3  6]
  [ 8 17 29]]
 
 [[ 1  3  7]
  [ 2  6 11]]]