Python3 Tensorlfow:增加或者减小矩阵维度的实现_python

来源:脚本之家  责任编辑:小易  

pip是Python的包管理器,在新的发行版本中会默认安装在命令行下输入pip list比较老的版本可能需要输入pip freeze即可显示所有的安装包www.zgxue.com防采集请勿采集本网。

1.增加维度

不可以,提示pip源没有找到tensorflow。事实上要用上tensorflow,你还需要许多pythonista只能用来做一些简单的python演示,不要指望他可以代替开发工作,请还是老老实实找台笔记本来做开发吧。

下面给出两个样例

easy_install 或者pip都可以,要看你这个tensor是啥时候的东西了,应该pip能解决!你在python的安装目录下找pip,之后放到path里面去,之后运行pip-help 去看详细的命令介绍,很简单的 PS:如果

样例1:

比如我有一个 a=tf.Variable(1) 我要 求得a的值我必须在会话中求 with tf.Session()as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) print(sess.run(a)) 就是这样

[1, 2, 3] ==> [[1],[2],[3]]import tensorflow as tfa = tf.constant([1, 2, 3])b = tf.expand_dims(a,1)with tf.Session() as sess: a_, b_ = sess.run([a, b]) print('a:') print(a_) print('b:') print(b_)

其实python非常适合初学者入门。相比较其他不少主流编程语言,有更好的可读性,因此上手相对容易。自带的各种模块加上丰富的第三方模块,免去了很多“重复造轮子”的工作,可以更快地写出东西。

输出结果

Ubuntu安装tensorflow 先安装python-dev,再安装tensorflow就好了 sudo apt-get install python-dev pip install

a:[1 2 3]b:[[1] [2] [3]]

样例2:

[1, 2, 3] ==> [[1,2,3]]import tensorflow as tfa = tf.constant([1, 2, 3])b = tf.expand_dims(a, 0)with tf.Session() as sess: a_, b_ = sess.run([a, b]) print('a:') print(a_) print('b:') print(b_)

输出结果:

a:[1 2 3]b:[[1 2 3]]

2.降低维度

样例1:

比如我有一个 a=tf.Variable(1) 我要 求得a的值我必须在会话中求 with tf.Session()as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) print(sess.run(a)) 就是这样

[[1, 2, 3]] ==> [1, 2, 3]import tensorflow as tfa = tf.constant([[1, 2, 3]])b = tf.squeeze(a)with tf.Session() as sess: a_, b_ = sess.run([a, b]) print('a:') print(a_) print('b:') print(b_)

输出结果

Ubuntu安装tensorflow 先安装python-dev,再安装tensorflow就好了 sudo apt-get install python-dev pip install

a:[[1 2 3]]b:[1 2 3]

样例2:

[[1], [2], [3]] ==> [[1, 2, 3]import tensorflow as tfa = tf.constant([[1], [2], [3]])b = tf.squeeze(a, 1)with tf.Session() as sess: a_, b_ = sess.run([a, b]) print('a:') print(a_) print('b:') print(b_)

补充知识:pytorch中squeeze()、unsqueeze(),以及一些高维数组操作

博主最近阅读YOLO底层代码,Torch中对多数组矩阵有很多高维操作,看过一边之后,记录一下,以防忘记。

torch.squeeze()

功能:取消为1的维度

squeeze(input, dim=None, out=None) -> Tensor

这里一般分不清dim的意思

举个例子:

input=(A , 1 , B , C ,1 , D)squeeze(input)=(A,B,C,D)input= (A, 1, B)

squeeze(input, 0)=(A, 1, B) 不会改变 squeeze(input, 1)=(A, B) 会改变

这里0, 1 ,2就分别代表 A, 1, B

torch.unsqueeze()

unsqueeze(input, dim, out=None) -> Tensor

功能: 在某一位置插入一维

这里面也是dim这个参数比较难理解

dim的取值是[- input.dim()-1, imput.dim()]

给定一个dim

input=(A , B , C , D)

input的维度input_dim为4, dim的取值[-5, 4]

unsqueeze(input, 0)=(1, A , B , C , D)unsqueeze(input, 1)=(A , 1, B , C , D)unsqueeze(input, -5)=(1, A , B , C , D)

看一个简单用例,size表示维度大小,10是取值范围,a=[:,:,:,4]表示取a最后一维的第四个元素(从0开始第四个),即取[0,0,3],[5,6,1],[0,6,8],[…], 判断大于5为true,否则为false。

注意:b的维度比a少了一维。

继续上一步,这里使用unsqueeze函数将b的维度扩展一维[2,2,3]------>[2,2,3,1] 这时b的最后一维只有一个元素, .expand_as将最后最后的元素扩展到a最后一维的个数

a[c] 表示取出为True的所有行在a中的元素

以上这篇Python3 Tensorlfow:增加或者减小矩阵维度的实现就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持真格学网。

tensorflow网站上给出了新来的使用Anaconda配置和安装Tensorflow的步源骤,经过百测试,在国内可以无障碍的访问。 Anaconda 是一度个基于知Python的科学计算包集合道,目前支持Python 2.7和3.5内容来自www.zgxue.com请勿采集。


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