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tensorflow实现对张量数据的切片操作方式

更新时间:2020-08-22 15:48:01 作者:startmvc
如下所示:importtensorflowastfa=tf.constant([[[1,2,3,4],[4,5,6,7],[7,8,9,10]],[[11,12,13,14],[20,21,22,23],[15,16,1

如下所示:


import tensorflow as tf
a=tf.constant([[[1,2,3,4],[4,5,6,7],[7,8,9,10]],
 [[11,12,13,14],[20,21,22,23],[15,16,17,18]]])
print(a.shape)
b,c=tf.split(a,2,0) #参数1、张量 2、获得的切片数 3、切片的维度 将两个切片分别赋值给b,c
print(b.shape)
print(c.shape
with tf.Session() as sess: #查看运行结果
 print(sess.run(b))
 print(sess.run(c))

输出结果为


(2, 3, 4)
(1, 3, 4)
(1, 3, 4)
[[[ 1 2 3 4]
 [ 4 5 6 7]
 [ 7 8 9 10]]]
[[[11 12 13 14]
 [20 21 22 23]
 [15 16 17 18]]]

注意到此时b,c均为三维张量数据,若想转换为二维数组,可使用tf.reshape命令


d=tf.reshape(b,[3,4])
print(d.shape) 

#output
(3, 4)

以上这篇tensorflow实现对张量数据的切片操作方式就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。