温馨提示×

温馨提示×

您好,登录后才能下订单哦!

密码登录×
登录注册×
其他方式登录
点击 登录注册 即表示同意《亿速云用户服务条款》

tensorflow实现对张量数据的切片操作方式

发布时间:2020-08-21 15:26:02 来源:脚本之家 阅读:305 作者:ljxopencv 栏目:开发技术

如下所示:

import tensorflow as tf
a=tf.constant([[[1,2,3,4],[4,5,6,7],[7,8,9,10]],
      [[11,12,13,14],[20,21,22,23],[15,16,17,18]]])
print(a.shape)
b,c=tf.split(a,2,0) #参数1、张量 2、获得的切片数 3、切片的维度   将两个切片分别赋值给b,c
print(b.shape)
print(c.shape
with tf.Session() as sess: #查看运行结果
  print(sess.run(b))
  print(sess.run(c))

输出结果为

(2, 3, 4)
(1, 3, 4)
(1, 3, 4)
[[[ 1 2 3 4]
 [ 4 5 6 7]
 [ 7 8 9 10]]]
[[[11 12 13 14]
 [20 21 22 23]
 [15 16 17 18]]]

注意到此时b,c均为三维张量数据,若想转换为二维数组,可使用tf.reshape命令

d=tf.reshape(b,[3,4])
print(d.shape)   

#output
(3, 4)

以上这篇tensorflow实现对张量数据的切片操作方式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亿速云。

向AI问一下细节

免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:is@yisu.com进行举报,并提供相关证据,一经查实,将立刻删除涉嫌侵权内容。

AI