TensorFlow人工智能學習數據填充復制實現示例
更新時間：2021年11月11日 09:29:47 作者：Swayzzu
這篇文章主要為大家介紹了TensorFlow人工智能學習如何進行數據填充復制的實現示例，有需要的朋友可以借鑒參考下，希望能夠有所幫助
1.tf.pad()
該方法能夠給數據周圍填0，填的參數是：需要填充的數據+填0的位置
填0的位置是一個數組形式，對應如下：[[上行，下行],[左列，右列]]，具體例子如下：
較為常用的是上下左右各一行。
給圖片進行padding的時候，通常數據的維度是[b,h,w,c]，那么增加兩行，兩列的話，是在中間的h和w增加：
2.tf.tile()
該方法可以復制數據，需要填的參數：數據，維度+對應的復制次數。
broadcast_to = expand_dims + tile，通常情況下，只要操作符合broadcast原則就可以，連broadcast_to這個操作都不需要用，就會自動擴展并復制進行操作。
以上就是TensorFlow人工智能學習數據填充復制實現示例的詳細內容，更多關于TensorFlow數據填充復制的資料請關注腳本之家其它相關文章！
相關文章
這篇文章主要教大家如何使用Python編寫一個優(yōu)美的下載器，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們可以參考一下2018-04-04
這篇文章主要為大家詳細介紹了python實現字符串加密成純數字，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們可以參考一下2019-03-03
Detours是微軟發(fā)布的一個API hook框架，同時支持x86和x64，看文檔說也支持ARM和ARM64的Windows，這篇文章主要介紹了封裝Detours用于Python中x64函數hook,需要的朋友可以參考下2023-12-12
這篇文章主要介紹了pytorch如何定義新的自動求導函數問題，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。以上為個人經驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。2022-12-12
小結Python用fork來創(chuàng)建子進程注意事項
今天看到別人的源代碼中有 fork 子進程來操作數據。但是由于 fork 之后，沒有及時的退出，導致系統(tǒng)中的Python進程越來越多，子進程越來越多了。2014-07-07
線性判別分析(Linear?Discriminant?Analysis,?LDA)是一種監(jiān)督學習的降維方法，也就是說數據集的每個樣本是有類別輸出。和之前介紹的機器學習降維之主成分分析(PCA)方法不同，PCA是不考慮樣本類別輸出的無監(jiān)督學習方法2022-01-01
在本篇文章里小編給大家分享的是一篇關于16行python代碼 爬取王者榮耀全皮膚的知識點內容，有興趣的朋友們學習下。2020-01-01
Django 信號（signals）是一種實現解耦的有力工具,它允許某些發(fā)生的事件通知其他部分的代碼,本文將深入探討 Django 信號的工作原理、如何定義和接收信號,以及如何在項目中有效地使用它們,需要的朋友可以參考下2023-11-11
這篇文章主要介紹了Python基礎進階之海量表情包多線程爬蟲,本文通過實例代碼給大家介紹的非常詳細，對大家的學習或工作具有一定的參考借鑒價值，需要的朋友可以參考下2020-12-12
python編碼最佳實踐之總結，幫助大家整理了python編碼最佳實踐的相關知識點，重點從性能角度出發(fā)對python的一些慣用法做一個簡單總結，感興趣的小伙伴們可以參考一下2016-02-02