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Python3 Tensorlfow:增加或者減小矩陣維度的實(shí)現(xiàn)

更新時(shí)間：2020年05月22日 11:54:59 作者：胡大炮的妖孽人生

這篇文章主要介紹了Python3 Tensorlfow:增加或者減小矩陣維度的實(shí)現(xiàn)，具有好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

1.增加維度

下面給出兩個(gè)樣例

樣例1：

[1, 2, 3] ==> [[1],[2],[3]]

import tensorflow as tf

a = tf.constant([1, 2, 3])
b = tf.expand_dims(a,1)

with tf.Session() as sess:
 a_, b_ = sess.run([a, b])
 print('a:')
 print(a_)
 print('b:')
 print(b_)

輸出結(jié)果

a:
[1 2 3]
b:
[[1]
 [2]
 [3]]

樣例2:

[1, 2, 3] ==> [[1,2,3]]

import tensorflow as tf

a = tf.constant([1, 2, 3])
b = tf.expand_dims(a, 0)

with tf.Session() as sess:
 a_, b_ = sess.run([a, b])
 print('a:')
 print(a_)
 print('b:')
 print(b_)

輸出結(jié)果：

a:
[1 2 3]
b:
[[1 2 3]]

2.降低維度

樣例1：

[[1, 2, 3]] ==> [1, 2, 3]

import tensorflow as tf

a = tf.constant([[1, 2, 3]])
b = tf.squeeze(a)

with tf.Session() as sess:
 a_, b_ = sess.run([a, b])
 print('a:')
 print(a_)
 print('b:')
 print(b_)

輸出結(jié)果

a:
[[1 2 3]]
b:
[1 2 3]

樣例2：

[[1], [2], [3]] ==> [[1, 2, 3]

import tensorflow as tf

a = tf.constant([[1], [2], [3]])
b = tf.squeeze(a, 1)

with tf.Session() as sess:
 a_, b_ = sess.run([a, b])
 print('a:')
 print(a_)
 print('b:')
 print(b_)

補(bǔ)充知識(shí)：pytorch中squeeze()、unsqueeze(),以及一些高維數(shù)組操作

博主最近閱讀YOLO底層代碼，Torch中對(duì)多數(shù)組矩陣有很多高維操作，看過一邊之后，記錄一下，以防忘記。

torch.squeeze()

功能：取消為1的維度

squeeze(input, dim=None, out=None) -> Tensor

這里一般分不清dim的意思

舉個(gè)例子：

input=(A ， 1 ， B ， C ，1 ， D)
squeeze(input)=(A，B，C，D)
input= （A, 1, B）

squeeze(input, 0)=(A, 1, B) 不會(huì)改變 squeeze(input, 1)=(A, B) 會(huì)改變

這里0, 1 ，2就分別代表 A， 1, B

torch.unsqueeze()

unsqueeze(input, dim, out=None) -> Tensor

功能：在某一位置插入一維

這里面也是dim這個(gè)參數(shù)比較難理解

dim的取值是[- input.dim()-1, imput.dim()]

給定一個(gè)dim

input=(A ， B ， C ， D)

input的維度input_dim為4, dim的取值[-5, 4]

unsqueeze(input, 0)=(1, A ， B ， C ， D)
unsqueeze(input, 1)=(A ， 1, B ， C ， D)
unsqueeze(input, -5)=(1, A ， B ， C ， D)

看一個(gè)簡單用例，size表示維度大小，10是取值范圍，a=[：，：，：，4]表示取a最后一維的第四個(gè)元素（從0開始第四個(gè)），即取[0,0,3],[5,6,1],[0,6,8],[…], 判斷大于5為true，否則為false。

注意：b的維度比a少了一維。

繼續(xù)上一步，這里使用unsqueeze函數(shù)將b的維度擴(kuò)展一維[2,2,3]------>[2,2,3,1] 這時(shí)b的最后一維只有一個(gè)元素， .expand_as將最后最后的元素?cái)U(kuò)展到a最后一維的個(gè)數(shù)

a[c] 表示取出為True的所有行在a中的元素

以上這篇Python3 Tensorlfow:增加或者減小矩陣維度的實(shí)現(xiàn)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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