tensorflow 之 tf.reshape 之 -1


最近壓力好大,寫點東西可能對心情有好處。

reshape即把矩陣的形狀變一下,這跟matlab一樣的,但如果參數是-1的話是什么意思呢?

看一下例子哈:

In [21]:
 
 
 
 
tensor = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7,8])
 
 
In [22]:
 
 
 
 
sess.run(tf.initialize_all_variables())
 
 
In [23]:
 
print(sess.run(tensor)) 
 
 
print(sess.run(tensor))
 
 
[1 2 3 4 5 6 7 8]
In [24]:
 
 
 
 
tensorReshape = tf.reshape(tensor,[2,4])
 
 
In [25]:
 
 
 
 
print(sess.run(tensorReshape))
 
 
[[1 2 3 4]
 [5 6 7 8]]
In [26]:
 
 
 
 
tensorReshape = tf.reshape(tensor,[1,2,4])
 
 
In [27]:
 
 
 
 
print(sess.run(tensorReshape))
 
 
[[[1 2 3 4]
  [5 6 7 8]]]
In [28]:
 
tensorResha
 
 
tensorReshape = tf.reshape(tensor,[-1,2,2])
 
 
In [29]:
 
 
 
 
print(sess.run(tensorReshape))
 
 
[[[1 2]
  [3 4]]

 [[5 6]
  [7 8]]]
所以-1,就是缺省值,就是先以你們合適,到時總數除以你們幾個的乘積,我該是幾就是幾。



 


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