tf.reshape 数据维数

  • 2024-09-07

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 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))

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中张量(tensor)的属性——维数(阶)、形状和数据类型

tensorflow的命名来源于本身的运行原理,tensor(张量)意味着N维数组,flow(流)意味着基于数据流图的计算,所以tensorflow字面理解为张量从流图的一端流动到另一端的计算过程. tensorflow中的所有数据如图片.语音等都是以张量这种数据结构的形式表示的.张量是一种组合类型的数据类型,表示为一个多维数组,通用的表示形式为 [T1,T2,T3,-Tn]  ,其中 T  可以是在tensorflow中指定类型的单个数字,也可以是一个矩阵.张量(tensor)的属性--维数(

numpy的基本API（二）——维数操作

numpy的基本维数操作API iwehdio的博客园:https://www.cnblogs.com/iwehdio/ 1.np.copyto(dst, src) copyto方法将数组src复制到dst中.如果两个数组的形状完全相同,则复制后两数组中的数据相同.如果src的维数n比dst的维数低,且与dst中的最后几个维度shape[:-n]相同,就将dst中每个形状与src相同的都复制为src. >>> a = np.array([[[1,2,3],[4,5,6]],[[1,2,3

HOG参数简介及Hog特征维数的计算（转）

HOG构造函数 CV_WRAP HOGDescriptor() :winSize(64,128), blockSize(16,16), blockStride(8,8),      cellSize(8,8),nbins(9), derivAperture(1), winSigma(-1), histogramNormType(HOGDescriptor::L2Hys),L2HysThreshold(0.2), gammaCorrection(true), nlevels(HOGDescript

Tensorflow描述张量的维度：阶，形状以及维数

张量 TensorFlow用张量这种数据结构来表示所有的数据.你可以把一个张量想象成一个n维的数组或列表.一个张量有一个静态类型和动态类型的维数.张量可以在图中的节点之间流通. 阶 在TensorFlow系统中,张量的维数来被描述为阶.但是张量的阶和矩阵的阶并不是同一个概念.张量的阶(有时是关于如顺序或度数或者是n维)是张量维数的一个数量描述. 比如,下面的张量(使用Python中list定义的)就是2阶. t = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]   你可以认

[转]The Curse of Dimensionality（维数灾难）

原文章地址:维度灾难 - 柳枫的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/27488363 对于大多数数据,在一维空间或者说是低维空间都是很难完全分割的,但是在高纬空间间往往可以找到一个超平面,将其完美分割. 引用The Curse of Dimensionality in Classification的例子来说明:想象下我们有一系列图片,每张图描述的不是猫就是狗.现在我们想利用这些图片来做一个可以判断猫狗的分类器.首先,我们需要找到一些描述猫狗特征,利用这些特征

Oracle 查询库中所有表名、字段名、字段名说明，查询表的数据条数、表名、中文表名、

查询所有表名:select t.table_name from user_tables t;查询所有字段名:select t.column_name from user_col_comments t;查询指定表的所有字段名:select t.column_name from user_col_comments t where t.table_name = 'BIZ_DICT_XB';查询指定表的所有字段名和字段说明:select t.column_name, t.column_name from

查看SqlAzure和SQLServer中的每个表数据行数

SqlAzure中的方式: select t.name ,s.row_count from sys.tables t join sys.dm_db_partition_stats s ON t.object_id = s.object_id and t.type_desc = 'USER_TABLE' and t.name not like '%dss%' order by row_count desc SQLServer的方式: select a.name as '表名',b.rows as

PCA样本数量少于矩阵维数

%test pcaA=[3,7,1,4,1;5,5,2,1,3;4,2,4,5,3];S=cov(A);T=cov(A');[ds,vs]=eig(S)[dt,vt]=eig(T) 样本数量少于矩阵维数,发现[dt,vt]=eig(S)中非零特征值个数总是等于:样本数量-1 其二,用转置来替代的话,暂没有发现什么规律

jquery通过ajax获取数据，控制显示的数据条数

效果图: 现在我们可以先看它的json数据,如图所示:                然后可以对应我们的代码进行理解. jquery通过ajax获取数据,并通过窗口大小控制显示的数据条数,以及可以根据需求隐掉列数据. <!doctype html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>无标题文档</title> <style> html,body {

（转载）MySQL 统计数据行数 Select Count

(转载)http://www.5idev.com/p-php_mysql_select_count.shtml 统计数据行数 SELECT COUNT() FROM 语法用于从数据表中统计数据行数. 语法: SELECT COUNT(column) FROM tb_name 该 SQL 语法用于统计某一字段的数据行数,COUNT() 内不能是多个字段,但可以是 * 号. 例子: <?php $conn = @mysql_connect("localhost","root

[elk]验证mapping字段数和数据字段数关系

验证一个mapping下字段缺少或者超过 结论: 没有什么不可以. 1.如果数据字段不在mapping里,则动态会更新mapping. 2.数据字段数也可以小于mapping里字段数 创建一个mapping DELETE /lib2 PUT /lib2 { "settings": { "number_of_shards": 2, "number_of_replicas": 1 }, "mappings": { "us

LR特征维数特别大实时计算问题

美团 https://tech.meituan.com/machinelearning-data-feature-process.html 维数灾难 待续...

/编写一个函数，要求从给定的向量A中删除元素值在x到y之间的所有元素(向量要求各个元素之间不能有间断)， 函数原型为int del(int A ,int n , int x , int y),其中n为输入向量的维数，返回值为删除元素后的维数

/** * @author:(LiberHome) * @date:Created in 2019/2/28 19:39 * @description: * @version:$ */ /* 编写一个函数,要求从给定的向量A中删除元素值在x到y之间的所有元素(向量要求各个元素之间不能有间断), 函数原型为int del(int A ,int n , int x , int y),其中n为输入向量的维数,返回值为删除元素后的维数*/ public class page0602 { public s

查询执行成本高（查询访问表数据行数多）而导致实例 CPU 使用率高是 MySQL 非常常见的问题

MySQL CPU 使用率高的原因和解决方法_产品性能_常见问题_云数据库 RDS 版-阿里云 https://help.aliyun.com/knowledge_detail/51587.html 常见原因 系统执行应用提交查询(包括数据修改操作)时需要大量的逻辑读(逻辑 IO,执行查询所需访问的表的数据行数),所以系统需要消耗大量的 CPU 资源以维护从存储系统读取到内存中的数据一致性. 本文通过一个简化的模型来说明系统资源.语句执行成本以及 QPS(Query Per Second 每秒执

C#数组维数及不同维数中元素个数的获取

简单理解有关数组维数的概念: 1.编程中用到的多维的数组,最多也就是二维数组了 2.数组的维数从0开始计算 using System; using System.Collections.Generic; using System.Collections; using System.IO; using System.Security.Cryptography; using System.Text; namespace myMethod { class lgs { static void Main(

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]]) >&

python 增加矩阵行列和维数

python 增加矩阵行列和维数 方法1 np.r_ np.c_ import numpy as np a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) b = np.array([[0,0,0]]) c = np.r_[a,b] d = np.c_[a,b.T] print c print d [[1 2 3] [4 5 6] [7 8 9] [0 0 0]] [[1 2 3 0] [4 5 6 0] [7 8 9 0]] 该方法只能将两个矩阵合并 注意要合并的两

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