tensorflow實(shí)現(xiàn)對(duì)張量數(shù)據(jù)的切片操作方式
更新時(shí)間：2020年01月19日 15:28:52 作者：ljxopencv
今天小編就為大家分享一篇tensorflow實(shí)現(xiàn)對(duì)張量數(shù)據(jù)的切片操作方式，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
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) #參數(shù)1、張量 2、獲得的切片數(shù) 3、切片的維度 將兩個(gè)切片分別賦值給b,c
print(b.shape)
print(c.shape
with tf.Session() as sess: #查看運(yùn)行結(jié)果
print(sess.run(b))
print(sess.run(c))
輸出結(jié)果為
(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]]]
注意到此時(shí)b,c均為三維張量數(shù)據(jù)，若想轉(zhuǎn)換為二維數(shù)組，可使用tf.reshape命令
d=tf.reshape(b,[3,4]) print(d.shape) #output (3, 4)
以上這篇tensorflow實(shí)現(xiàn)對(duì)張量數(shù)據(jù)的切片操作方式就是小編分享給大家的全部?jī)?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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