tensorflow的reshape操作tf.reshape()

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tensorflow的reshape操作tf.reshape()

在处理图像数据的时候总会遇到输入图像的维数不符合的情况,此时tensorflow中reshape()就很好的解决了这个问题. 更为详细的可以参考官方文档说明: numpy.reshape reshape()的括号中所包含的参数有哪些呢?常见的写法有tf.reshape((28,28)): tf.reshape(tensor,shape,name=None) 函数的作用是将tensor变换为参数shape形式,其中的shape为一个列表形式,特殊的是列表可以实现逆序的遍历,即list(-1).-1…

tensorflow 基本函数(1.tf.split, 2.tf.concat,3.tf.squeeze, 4.tf.less_equal, 5.tf.where, 6.tf.gather, 7.tf.cast, 8.tf.expand_dims, 9.tf.argmax, 10.tf.reshape， 11.tf.stack， 12tf.less， 13.tf.boolean_mask

1. tf.split(3, group, input) # 拆分函数 3 表示的是在第三个维度上, group表示拆分的次数, input 表示输入的值 import tensorflow as tf import numpy as np x = [[1, 2], [3, 4]] Y = tf.split(axis=1, num_or_size_splits=2, value=x) sess = tf.Session() for y in Y: print(sess.run(y))…

TensoFlow的tf.reshape()

tf.reshape(tensor,shape,name=None) 函数的作用是将tensor变换为参数shape形式,其中的shape为一个列表形式,特殊的是列表可以实现逆序的遍历,即list(-1):-1所代表的含义是我们不用亲自去指定这一维的大小,函数会自动进行计算,但是列表中只能存在一个-1.(如果存在多个-1,就是一个存在多解的方程) >>>import numpy as np >>>a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) >&…

TF-调整矩阵维度 tf.reshape 介绍

函数原型为 def reshape(tensor, shape, name=None) 第1个参数为被调整维度的张量. 第2个参数为要调整为的形状. 返回一个shape形状的新tensor 注意shape里最多有一个维度的值可以填写为-1,表示自动计算此维度. 很简单的函数,如下,根据shape为[5,8]的tensor,生成一个新的tensor import tensorflow as tf alist = [[1, 2, 3, 4, 5, 6 ,7, 8], [7, 6 ,5 ,4 ,3 ,…

tensorflow生成随机数的操作 tf.random_normal & tf.random_uniform & tf.truncated_normal & tf.random_shuffle

tf.random_normal 从正态分布输出随机值. random_normal(shape,mean=0.0,stddev=1.0,dtype=tf.float32,seed=None,name=None) shape:一个一维整数张量或Python数组.代表张量的形状.mean:数据类型为dtype的张量值或Python值.是正态分布的均值.stddev:数据类型为dtype的张量值或Python值.是正态分布的标准差dtype: 输出的数据类型.seed:一个Python整数.是随机种…

tf.reshape

tf.reshape(tensor, shape, name=None) 其中,tensor是向量,或者说矩阵 shape是转换后的向量,或者转换后的矩阵形状 [2,1]转换成二行一列 [2,-1]转成二行,几列呢?由于-1的意思是,计算机自己计算需要几列,反正我就要两行. -1表示计算机自己计算参数…

图融合之加载子图：Tensorflow.contrib.slim与tf.train.Saver之坑

import tensorflow as tf import tensorflow.contrib.slim as slim import rawpy import numpy as np import tensorflow as tf import struct import glob import os from PIL import Image import time __sony__ = 0 __huawei__ = 1 __blackberry__ = 2 __stage_raw2ra…