tf.tile()函数理解

【tf.tile()函数理解】的更多相关文章

转载:https://blog.csdn.net/tsyccnh/article/details/82459859 tensorflow中的tile()函数是用来对张量(Tensor)进行扩展的,其特点是对当前张量内的数据进行一定规则的复制.最终的输出张量维度不变. 函数定义: tf.tile( input, multiples, name=None ) input是待扩展的张量,multiples是扩展方法. 假如input是一个3维的张量.那么mutiples就必须是一个1x3的1维张量.这…

tf.tile（）函数的用法

y = tf.tile(tf.range(2, dtype=tf.int32)[:, tf.newaxis], [2,3]) # tf.tile(input,[a,b]) 输入数据,按照对应维度将矩阵重复a次和b次 y1=tf.range(2, dtype=tf.int32)y2=tf.range(2, dtype=tf.int32)[:, tf.newaxis] # 将一维度矩阵增加一维度,列为1sess=tf.Session()a=sess.run(y)print(a)b=sess.run(…

[Python学习] python 科学计算库NumPy—tile函数

在学习knn分类算法的过程中用到了tile函数,有诸多的不理解,记录下来此函数的用法. 函数原型:numpy.tile(A,reps) #简单理解是此函数将A进行重复输出其中A和reps都是array_like的参数,A可以是:array,list,tuple,dict,matrix以及基本数据类型int,string,float以及bool类型,reps的类型可以是tuple,list,dict,array,int,bool,但不可以是float,string,matrix类型. 计较常…

深度学习原理与框架-递归神经网络-RNN_exmaple(代码) 1.rnn.BasicLSTMCell(构造基本网络) 2.tf.nn.dynamic_rnn(执行rnn网络) 3.tf.expand_dim(增加输入数据的维度) 4.tf.tile(在某个维度上按照倍数进行平铺迭代) 5.tf.squeeze(去除维度上为1的维度)

1. rnn.BasicLSTMCell(num_hidden) # 构造单层的lstm网络结构参数说明:num_hidden表示隐藏层的个数 2.tf.nn.dynamic_rnn(cell, self.x, tf.float32) # 执行lstm网络,获得state和outputs 参数说明:cell表示实例化的rnn网络,self.x表示输入层,tf.float32表示类型 3. tf.expand_dim(self.w, axis=0) 对数据增加一个维度参数说明:self.w表…

tf.transpose函数的用法讲解

tf.transpose函数中文意思是转置,对于低维度的转置问题,很简单,不想讨论,直接转置就好(大家看下面文档,一看就懂). tf.transpose(a, perm=None, name='transpose') Transposes a. Permutes the dimensions according to perm. The returned tensor's dimension i will correspond to the input dimension perm[i]. If…

np.tile(), np.repeat() 和 tf.tile()

以上三个函数,主要区别在于能够拓展维度上和重复方式: np.tile() 能够拓展维度,并且整体重复: a = np.array([0,1,2]) np.tile(a,(2,2)) # out # array([[0, 1, 2, 0, 1, 2], [0, 1, 2, 0, 1, 2]]) 2. np.repeat()能够将多维flatten一维后,进行个体重复: b = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) np.repeat(b,3) # out #array([1, 1…