tf.stack()详解以及与tf.concat()对比

最新推荐文章于 2022-11-11 11:35:34 发布
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Tensorflow函数详解
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tf.stack()
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【代码】tf.stack。
tf.concat与tf.stack（仅个人理解）
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tf.concat与tf.stack（仅个人理解） tf.concat是沿某一维度拼接shape相同的张量，拼接生成的新张量维度不会增加。而tf.stack是在新的维度上拼接，拼接后维度加1 例如： import tensorflow as tf a = tf.constant([[1,2,3],[4,5,6]]) b = tf.constant([[7,8,9],[10,11,12]]) ab1...
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TensorFlow中slice,split,concat和stack等函数详解
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昨天尝试了用reshape操作numpy矩阵，但是发现reshape对矩阵的操作并不能满足我的需求，今天继续尝试 我的目标是将一个5x4x3的tensor张量转换为4x15的张量和20x3的张量，具体转换效果如下图所示。 由于操作对象是一个tensor张量，所以不能用...
TF2-知识点
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02-28 1269
dropout层常用在最后的全连接层之间，在正向传播过程中会随机以一定概率将部分节点的值置零，这样能减轻过拟合的情况。 BN层常被用在conv卷积层与relu激活层之间，用来调整正向传播过程中卷积后特征层值的分布，可防止梯度消失或爆炸以减轻过拟合的情况。 这就是我想强调的问题所在！tf2.0号称默认动态图， 但其实调试的时候还是以类似静态图的方式进行的 所以， 需要手动在代码开始的时候加入一句：tf.config.experimental_run_functions_eagerly(True) ..
tf.stack的用法
weixin_45187794的博客
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tf.unstack\tf.unstack
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tf.stack()、tf.unstack()函数介绍和示例
wk的博客
09-07 3115
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tf.stack讲解
UESTC_201722的博客
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tf.stack tf.stack( values, axis=0, name='stack' ) ''' Args: values: A list of Tensor objects with the same shape and type. axis: An int. The axis to stack along. Defaults to the first di...
tf.concat与tf.stack的区别与联系
lty_sky的专栏
03-17 494
今天看论文复现的时候遇到tf.stack()这个函数，本来以为是个小函数，结果费了好大劲儿才弄明白，还是记录一下好了。tf.concat与tf.stack这两个函数作用类似，都是在某个维度上对矩阵(向量）进行拼接，不同点在于前者拼接后的矩阵维度不变，后者则会增加一个维度。 让我们具体来看一下两者究竟有什么区别，举个栗子。 import tensorflow as tf a = tf.cons...
tf.stack解析
qq_42037273的博客
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tf.stack解析
tf.stack()与tf.unstack()函数
Hhaicl的博客
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tf.stack与tf.concat
06-12
TensorFlow 中的 `tf.stack` 和 `tf.concat` 都可以用于将多个张量拼接成一个张量，但它们的实现方式略有不同，具体如下： - `tf.concat`: 沿着一个指定的维度将多个张量拼接起来。例如，将两个形状为 `(3, 4)` 的张量沿着第一个维度拼接起来，得到一个形状为 `(6, 4)` 的张量。`tf.concat` 的实现方式是将多个张量在指定维度上直接拼接，因此要求各个输入张量在指定维度上大小相同。 - `tf.stack`: 沿着一个新的维度将多个张量堆叠起来。例如，将两个形状为 `(3, 4)` 的张量在第三个维度上堆叠起来，得到一个形状为 `(3, 4, 2)` 的张量。`tf.stack` 的实现方式是创建一个新的维度，并在这个维度上将各个输入张量堆叠起来，因此各个输入张量的大小可以不同，但在其它维度上的大小必须相同。 下面是具体的使用示例： ```python import tensorflow as tf # 定义两个张量 a = tf.constant([1, 2, 3]) b = tf.constant([4, 5, 6]) # 使用 tf.concat 将两个张量拼接成一个张量 c = tf.concat([a, b], axis=0) print(c) # 输出 [1 2 3 4 5 6] # 使用 tf.stack 将两个张量堆叠成一个张量 d = tf.stack([a, b], axis=1) print(d) # 输出 [[1 4] [2 5] [3 6]] ``` 在上面的例子中，我们首先定义了两个形状相同的张量 `a` 和 `b`。然后我们使用 `tf.concat` 将它们沿着第一个维度拼接起来，得到一个形状为 `(6,)` 的张量 `c`；接着使用 `tf.stack` 将它们在第二个维度上堆叠起来，得到一个形状为 `(3, 2)` 的张量 `d`。可以看到，`tf.concat` 和 `tf.stack` 的输出结果是不同的，这是因为它们的实现方式不同，使用时需要根据具体的需求选择合适的方法。
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