Tensorflow中的transpose函数解析


transpose函数作用是对矩阵进行转换操作

  相信说完上面这一句,大家和我一样都是懵逼状态,完全不知道是怎么回事,那么接下来和我一起探讨吧

 

  1、二维数组

    x = [[1,3,5],

        [2,4,6]]     二维数组为2行3列的矩阵

    对于二维数组,perm=[0,1],0代表二维数组的行,1代表二维数组的列

    tf.transpose(x, perm=[1, 0]),结果为[[1,2],     perm[1,0]代表将数组的行和列进行交换,代表矩阵的转置,转置之后为3行2列

                         [3,4],

                         [5,6]]

 

      

 

  2、三维数组

    x = [[[1,2,3,4],[5,6,7,8],[5,6,7,8]],

        [[9,12,13,14],[15,16,17,18],[5,6,7,8]]]   此3维数组为2x3x4,可以看成是两个 3x4的二维数组

    对于二维数组,perm=[0,1,2],0代表三维数组的高(即为二维数组的个数),1代表二维数组的行,2代表二维数组的列

    tf.transpose(x, perm=[1,0,2])代表将三位数组的高和行进行转置,

 

    

    


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