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《TensorFlow2深度学习》学习笔记(三)Tensorflow进阶

时间:2019-11-24 19:09:49      阅读:77      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

本篇笔记包含张量的合并与分割,范数统计,张量填充,限幅等操作。

1.合并与分割

合并

张量的合并可以使用拼接(Concatenate)和堆叠(Stack)操作实现,拼接并不会产生新的维度,而堆叠会创建新维度。选择使用拼接还是堆叠操作来合并张量,取决于具体的场景是否需要创建新维度。

拼接 在 TensorFlow 中,可以通过 tf.concat(tensors, axis),其中 tensors 保存了所有需要合并的张量 List,axis 指定需要合并的维度。合并操作可以在任意的维度上进行,唯一的约束是非合并维度的长度必须一致。

a = tf.random.normal([4,35,8]) # 模拟成绩册 A
b = tf.random.normal([6,35,8]) # 模拟成绩册 B
tf.concat([a,b],axis=0) # 合并成绩册

Out[1]:

<tf.Tensor: id=13, shape=(10, 35, 8), dtype=float32, numpy=...>

 

《TensorFlow2深度学习》学习笔记(三)Tensorflow进阶

原文:https://www.cnblogs.com/guangfu/p/11923499.html

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