numpy 中的reshape,flatten,ravel 數據平展,多維數組變成一維數組 使用array對象 flatten 展平 reshape 變換 ravel 變換 resize ...
最近在看SSD源碼的時候,就一直不理解,在模型構建的時候如果使用Flatten或者是Merge層,那么整個數據的shape就發生了變化,那么還可以對應起來么 可能你不知道我在說什么 后來不知怎么的,就想明白了,只要先前按照同樣的方式進行操作,那么就可以對應起來。同樣的,只要按照之前操作的逆操作,就可以將數據的shape進行還原。 最后在說一句,在追看Tensorflow源碼的時候,發現Flatte ...
2017-09-04 11:01 0 3874 推薦指數:
numpy 中的reshape,flatten,ravel 數據平展,多維數組變成一維數組 使用array對象 flatten 展平 reshape 變換 ravel 變換 resize ...
>>> a = np.array([[1,2,3], [4,5,6]]) >>> np.reshape(a, (3,-1)) # the unspecified value is inferred to be 2 array ...
Numpy 中的 ravel() 和 flatten()兩個函數可以對多維數據進行扁平化操作。 flatten() 返回的是一個數組的的副本,新的對象;ravel() 返回的是一個數組的非副本視圖。 示例: 1、flatten ...
結論:reshape(-1,1)是將一維數據在行上變化,而reshape(1,-1)是將一維數據在列上變化。 這里-1是指未設定行數,程序隨機分配,所以這里-1表示任一正整數所以reshape(-1,1)表示(任意行,1列) 如: e = np.array([1]) #只包含一個數據 f ...
使用數組的reshape方法,可以創建一個改變了尺寸的新數組,原數組的shape保持不變; >>> d = a.reshape((-1,1))>>> darray([[1], [2], [3], [4]]) 注意:a.reshape ...
shape是查看數據有多少行多少列reshape()是數組array中的方法,作用是將數據重新組織 1.shape 2.reshape() 是數組對象中的方法,用於改變數組的形狀。 形狀變化是基於數組元素不能改變的,變成的新形狀中所包含的元素個數必須符合原來元素個數。如果數組 ...
reshape把指定的矩陣改變形狀,但是元素個數不變, 例如,行向量:a = [1 2 3 4 5 6]執行下面語句把它變成3行2列:b = reshape(a,3,2)執行結果:b =1 42 53 6 若a=[1 2 34 5 67 8 9] 使用reshpe后想得到b ...
reshape 顧名思義,就是重塑,將一個矩陣重新變換 觀察下面的例子: >> A= 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 3 >> B=reshape(A,2,4 ...