tensorflow | 维度转换

茁壮小草

于 2017-12-20 15:42:28 发布

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分类专栏： Python 文章标签： tensorflow

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xxzhangx/article/details/78848041

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这篇博客详细介绍了在TensorFlow中进行维度操作的方法，包括计算维度的shape、计算元素个数的size、计算秩的rank、如何使用reshape进行数据重塑，以及squeeze和expand_dims的功能。虽然squeeze和expand_dims部分的内容尚未完善，但已有的内容提供了丰富的实践案例。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

学习维度转换

shape 计算维度

tf.shape(input,name = None)

案例1

a = tf.constant([i for i in range(20)],shape =[2,2,5])
with tf.Session() as sess:
    print (sess.run(tf.shape(a)))

结果：[2 2 5]

size 计算元素个数

tf.size(input,n

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