浅谈tensorflow使用张量时的一些注意点tf.concat,tf.reshape,tf.stack

2020-06-23 16:00 来源:易采站长站 作者:于海丽 点击: 评论:

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原标题:浅谈tensorflow使用张量时的一些注意点tf.concat,tf.reshape,tf.stack

有一段时间没用tensorflow了,现在跑实验还是存在一些坑了,主要是关于张量计算的问题。tensorflow升级1.0版本后与以前的版本并不兼容,可能出现各种奇奇怪怪的问题。

1 tf.concat函数

tensorflow1.0以前函数用法:tf.concat(concat_dim, values, name='concat'),第一个参数为连接的维度,可以将几个向量按指定维度连接起来。

如:

t1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
t2 = [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]
#按照第0维连接
tf.concat(0, [t1, t2]) ==> [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]]
#按照第1维连接
tf.concat(1, [t1, t2]) ==> [[1, 2, 3, 7, 8, 9], [4, 5, 6, 10, 11, 12]]

tf.concat的作用主要是将向量按指定维连起来,其余维度不变;而1.0版本以后,函数的用法变成:

t1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
t2 = [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]
#按照第0维连接
tf.concat( [t1, t2],0) ==> [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]]
#按照第1维连接
tf.concat([t1, t2],1) ==> [[1, 2, 3, 7, 8, 9], [4, 5, 6, 10, 11, 12]]

位置变了,需要注意。

2 tf.stack函数

用法:stack(values, axis=0, name=”stack”):

“”“Stacks a list of rank-R tensors into one rank-(R+1) tensor.

x = tf.constant([1, 4])
y = tf.constant([2, 5])
z = tf.constant([3, 6])
tf.stack([x,y,z]) ==> [[1,4],[2,5],[3,6]]
tf.stack([x,y,z],axis=0) ==> [[1,4],[2,5],[3,6]]
tf.stack([x,y,z],axis=1) ==> [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]

tf.stack将一组R维张量变为R+1维张量。注意:tf.pack已经变成了tf.stack

3.tf.reshape

用法:reshape(tensor, shape, name=None):主要通过改变张量形状,可以从高维变低维,也可以从低维变高维;

a = tf.Variable(initial_value=[[1,2,3],[4,5,6]]) ==> shape:[2,3]
b = tf.Variable(initial_value=[[[1,2,3],[4,5,6]],[[7,8,9],[1,0,2]]]) ==> shape:[2,2,3]

a_1 = tf.reshape(a,[2,1,1,3]) ==> [[[[1,2,3]]],[[[4,5,6]]]]
a_2 = tf.reshape(a,[2,1,3]) ==> [[[1,2,3]],[[4,5,6]]]
b_1 = tf.reshape(b,[2,2,1,3]) ==> [[[[1,2,3]],[[4,5,6]]],[[[7,8,9]],[[1,0,2]]]]

new_1 = tf.concat([b_1,a_1],1)
new_2 = tf.reshape(tf.concat([b,a_2],1),[2,3,1,3])
"""
new_1:
[[[[1 2 3]]

 [[4 5 6]]

 [[1 2 3]]]


 [[[7 8 9]]

 [[1 0 2]]

 [[4 5 6]]]]
new_2;
[[[[1 2 3]]

 [[4 5 6]]

 [[1 2 3]]]


 [[[7 8 9]]

 [[1 0 2]]

 [[4 5 6]]]]

补充知识:tensorflow中的reshape(tensor,[1,-1])和reshape(tensor,[-1,1])

和python 中的reshape用法应该一样

import tensorflow as tf
a = [[1,2],[3,4],[5,6]]
tf.reshape(a,[-1,1])
Out[13]: <tf.Tensor 'Reshape_4:0' shape=(6, 1) dtype=int32>
tf.reshape(tf.reshape(a,[-1,1]),[1,-1])
Out[14]: <tf.Tensor 'Reshape_6:0' shape=(1, 6) dtype=int32>

tf.reshape(tensor,[-1,1])将张量变为一维列向量

tf.reshape(tensor,[1,-1])将张量变为一维行向量

以上这篇浅谈tensorflow使用张量时的一些注意点tf.concat,tf.reshape,tf.stack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易采站长站。

【易采站长站编辑:秋军】