Tensorflow進(jìn)行多維矩陣的拆分與拼接實(shí)例
更新時(shí)間：2020年02月07日 10:02:38 作者：張叫張大衛(wèi)
今天小編就為大家分享一篇Tensorflow進(jìn)行多維矩陣的拆分與拼接實(shí)例，具有很好的參考價(jià)值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
最近在使用tensorflow進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的時(shí)候，需要提取出別人訓(xùn)練好的卷積核的部分層的數(shù)據(jù)。由于tensorflow中的tensor和python中的list不同，無法直接使用加法進(jìn)行拼接，后來發(fā)現(xiàn)一個(gè)函數(shù)可以完成tensor的拼接。
函數(shù)形式如下：
tf.concat(concat_dim,values,name='concat')
其中，第一個(gè)參數(shù)表示需要拼接的多維tensor，并且可以將多個(gè)tensor同事拼接，第二個(gè)表示按照哪一個(gè)維度拼接（從數(shù)字0開始）。
例子：創(chuàng)建一個(gè)三維的tensor，然后分別取出最后一個(gè)維度（注意：tensor支持與python中l(wèi)ist相似的切片操作，可以使用這種方式進(jìn)行拆分），然后在拼接在一起。
import tensorflow as tf
weights=tf.Variable(tf.truncated_normal([2,3,4],dtype=tf.float32,stddev=1e-1),name='weights')
weight1=weights[0:2,0:3,1:2]
weight2=weights[0:2,0:3,2:3]
weight3=weights[0:2,0:3,1:2]
weight4=tf.concat([weight1,weight2,weight3],2) #2表示最后一個(gè)維度
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
print(sess.run(weights))
print("****************")
print(sess.run(weight4))
以上這篇Tensorflow進(jìn)行多維矩陣的拆分與拼接實(shí)例就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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