Tensorflow中的transpose函数解析

transpose函数作用是对矩阵进行转换操作

　　相信说完上面这一句，大家和我一样都是懵逼状态，完全不知道是怎么回事，那么接下来和我一起探讨吧

　　1、二维数组

　　　　x = [[1,3,5],

　　　　　　  [2,4,6]]     二维数组为2行3列的矩阵

　　　　对于二维数组，perm=[0,1],0代表二维数组的行，1代表二维数组的列

　　　　tf.transpose(x, perm=[1, 0])，结果为[[1,2],     perm[1,0]代表将数组的行和列进行交换，代表矩阵的转置，转置之后为3行2列


　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 [3,4],

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 [5,6]]

　　　　　　

　　2、三维数组

　　　　x = [[[1,2,3,4],[5,6,7,8],[5,6,7,8]],

　　　　　　  [[9,12,13,14],[15,16,17,18],[5,6,7,8]]]   此3维数组为2x3x4，可以看成是两个 3x4的二维数组

　　　　对于二维数组，perm=[0,1,2],0代表三维数组的高（即为二维数组的个数），1代表二维数组的行，2代表二维数组的列

　　　　tf.transpose(x, perm=[1,0,2])代表将三位数组的高和行进行转置,