矩陣一般有行也有列，所以矩陣的截取也需要包含行和列兩個參數。 　　假設a是一個矩陣，a的截取就可寫成：a[起始行:終止行,起始列:終止列]，中括號中有一個逗號，逗號前的是為了分割行的，逗號后的是為了分割列的。例如： import numpy as np a1=np.array ...

1、tf.concat tf.concat的作用主要是將向量按指定維連起來，其余維度不變；而1.0版本以后，函數的用法變成： t1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] t2 = [[7, 8, 9], [10, 11, 12]] #按照第0維連接 tf.concat ...

gather用於高級切片，有關官方文檔的介紹，關於維度的說明很是費解，示例也不太直觀，這里給出我的解讀，示例見下面， indices = [[0, 0], [1, 1]] params = [['a', 'b'], ['c', 'd']] output ...

十一、切片 Go 語言切片是對數組的抽象，因此切片是引用類型。但自身是結構體，值拷貝傳遞。 Go 數組的長度不可改變，在特定場景中這樣的集合就不太適用，Go 中提供了一種靈活，功能強悍的內置類型切片("動態數組")，與數組 相比切片的長度是不固定的，可以追加元素，在追加時可能使切片的容量增大 ...

1、創建張量 通過 tf.convert_to_tensor 函數可以創建新 Tensor，並將保存在 Python List 對象或者Numpy Array 對象中的數據導入到新 Tensor 中 ...

Tensorflow–池化操作 pool(池化)操作與卷積運算類似，取輸入張量的每一個位置的矩形鄰域內值的最大值或平均值作為該位置的輸出值，如果取的是最大值，則稱為最大值池化；如果取的是平均值，則稱為平均值池化。pooling操作在圖像處理中的應用類似於均值平滑，形態學處理，下采樣 ...

Tensorflow–一維離散卷積 一維離散卷積的運算是一種主要基於向量的計算方式 一.一維離散卷積的計算原理 一維離散卷積通常有三種卷積類型：full卷積，same卷積和valid卷積 1.full卷積 full卷積的計算過程如下：K沿着I順序移動，每移動一個固定 ...

官方API(需翻牆) 中文API 方法 返回值類型 參數 說明 算數運算符 .add() ...