http://wossoneri.github.io/2017/11/15/[Tensorflow]The-dimension-of-Tensor/ Tensor維度理解 Tensor在Tensorflow中是N維矩陣,所以涉及到Tensor的方法,也都是對矩陣的處理。由於是多維 ...
tf中使用張量 tensor 這種數據結構來表示所有的數據,可以把張量看成是一個具有n個維度的數組或列表,張量會在各個節點之間流動,參與計算。 張量具有靜態維度和動態維度。 在圖構建過程中定義的張量擁有的維度是靜態維度,這個維度可以被定義為不確定的,例如定義一個tensor的維度是 None, ,表示這個tensor的第一個維度是不確定的,可以是任意的,None 表示具體維度值要在圖運行過程中確定 ...
2018-03-31 10:36 0 1000 推薦指數:
http://wossoneri.github.io/2017/11/15/[Tensorflow]The-dimension-of-Tensor/ Tensor維度理解 Tensor在Tensorflow中是N維矩陣,所以涉及到Tensor的方法,也都是對矩陣的處理。由於是多維 ...
獲取Tensor維度的兩種方法: Tensor.get_shape() 返回TensorShape對象, 如果需要確定的數值而把TensorShape當作list使用,肯定是不行的。 需要調用TensorShape的as_list()方法, 需要調用 ...
一直對TF中tensor的reduce操作涉及的axis(reduction_indices)計算一知半解,這里系統總結一下,避免繼續走彎路: 1.本質上來說,reduce_xxx都是降維操作,沿某個axis進行降維,不管是求和還是取平均值,總之需要消滅這一維度。 2.默認axis值為none ...
1. 擴展Tensor維度 相信剛接觸Pytorch的寶寶們,會遇到這樣一個問題,輸入的數據維度和實驗需要維度不一致,輸入的可能是2維數據或3維數據,實驗需要用到3維或4維數據,那么我們需要擴展這個維度。其實特別簡單,只要對數據加一個擴展維度方法就可以了。 1.1 ...
對於 PyTorch 的基本數據對象 Tensor (張量),在處理問題時,需要經常改變數據的維度,以便於后期的計算和進一步處理,本文旨在列舉一些維度變換的方法並舉例,方便大家查看。 維度查看:torch.Tensor.size() 查看當前 tensor 的維度 舉個 ...
維度變換是tensorflow中的重要模塊之一,前面mnist實戰模塊我們使用了圖片數據的壓平操作,它就是維度變換的應用之一。 在詳解維度變換的方法之前,這里先介紹一下View(視圖)的概念。所謂View,簡單的可以理解成我們對一個tensor不同維度關系的認識。舉個例子,一個[ b ...
目錄 tensor的維度變換 view以及reshape的用法 squeeze與unsqueeze用法 unsqueeze squeeze expand與repeat用法 ...
常見的Tensor創建方法 1,基礎Tensor函數:torch.Tensor(2,2)32位浮點型 2,指定類型: torch.DoubleTensor(2,2)64位浮點型 3,使用python的列表序列:torch.Tensor([[1,2],[3,4]]) 4,默認值 ...