有一段時間沒用tensorflow了，現在跑實驗還是存在一些坑了，主要是關于張量計算的問題。tensorflow升級1.0版本后與以前的版本并不兼容，可能出現各種奇奇怪怪的問題。
1 tf.concat函數
tensorflow1.0以前函數用法：tf.concat(concat_dim, values, name='concat')，第一個參數為連接的維度，可以將幾個向量按指定維度連接起來。
如：
|
1
2
3
4
5
6
|
t1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]t2 = [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]#按照第0維連接tf.concat(0, [t1, t2]) ==> [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]]#按照第1維連接tf.concat(1, [t1, t2]) ==> [[1, 2, 3, 7, 8, 9], [4, 5, 6, 10, 11, 12]] |
tf.concat的作用主要是將向量按指定維連起來，其余維度不變；而1.0版本以后，函數的用法變成：
|
1
2
3
4
5
6
|
t1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]t2 = [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]#按照第0維連接tf.concat( [t1, t2]，0) ==> [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]]#按照第1維連接tf.concat([t1, t2]，1) ==> [[1, 2, 3, 7, 8, 9], [4, 5, 6, 10, 11, 12]] |
位置變了，需要注意。
2 tf.stack函數
用法：stack(values, axis=0, name=”stack”):
“”“Stacks a list of rank-R tensors into one rank-(R+1) tensor.
|
1
2
3
4
5
6
|
x = tf.constant([1, 4])y = tf.constant([2, 5])z = tf.constant([3, 6])tf.stack([x,y,z]) ==> [[1,4],[2,5],[3,6]]tf.stack([x,y,z],axis=0) ==> [[1,4],[2,5],[3,6]]tf.stack([x,y,z],axis=1) ==> [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] |
tf.stack將一組R維張量變為R+1維張量。注意：tf.pack已經變成了tf.stack
3.tf.reshape
用法：reshape(tensor, shape, name=None):主要通過改變張量形狀，可以從高維變低維，也可以從低維變高維；
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
|
a = tf.Variable(initial_value=[[1,2,3],[4,5,6]]) ==> shape:[2,3]b = tf.Variable(initial_value=[[[1,2,3],[4,5,6]],[[7,8,9],[1,0,2]]]) ==> shape:[2,2,3]a_1 = tf.reshape(a,[2,1,1,3]) ==> [[[[1,2,3]]],[[[4,5,6]]]]a_2 = tf.reshape(a,[2,1,3]) ==> [[[1,2,3]],[[4,5,6]]]b_1 = tf.reshape(b,[2,2,1,3]) ==> [[[[1,2,3]],[[4,5,6]]],[[[7,8,9]],[[1,0,2]]]]new_1 = tf.concat([b_1,a_1],1)new_2 = tf.reshape(tf.concat([b,a_2],1),[2,3,1,3])"""new_1:[[[[1 2 3]] [[4 5 6]] [[1 2 3]]] [[[7 8 9]] [[1 0 2]] [[4 5 6]]]]new_2；[[[[1 2 3]] [[4 5 6]] [[1 2 3]]] [[[7 8 9]] [[1 0 2]] [[4 5 6]]]] |
補充知識：tensorflow中的reshape(tensor,[1,-1])和reshape(tensor,[-1,1])
和python 中的reshape用法應該一樣
|
1
2
3
4
5
6
|
import tensorflow as tfa = [[1,2],[3,4],[5,6]]tf.reshape(a,[-1,1])Out[13]: <tf.Tensor 'Reshape_4:0' shape=(6, 1) dtype=int32>tf.reshape(tf.reshape(a,[-1,1]),[1,-1])Out[14]: <tf.Tensor 'Reshape_6:0' shape=(1, 6) dtype=int32> |
tf.reshape(tensor,[-1,1])將張量變為一維列向量
tf.reshape(tensor,[1,-1])將張量變為一維行向量
以上這篇淺談tensorflow使用張量時的一些注意點tf.concat,tf.reshape,tf.stack就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持服務器之家。
原文鏈接：https://blog.csdn.net/a18852867035/article/details/79048684
