有一段時間沒用tensorflow了,現在跑實驗還是存在一些坑了,主要是關於張量計算的問題。tensorflow升級1.0版本後與以前的版本並不相容,可能出現各種奇奇怪怪的問題。
1 tf.concat函式
tensorflow1.0以前函式用法:tf.concat(concat_dim, values, name='concat'),第一個引數為連線的維度,可以將幾個向量按指定維度連線起來。
如:
t1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] t2 = [[7, 8, 9], [10, 11, 12]] #按照第0維連線 tf.concat(0, [t1, t2]) ==> [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]] #按照第1維連線 tf.concat(1, [t1, t2]) ==> [[1, 2, 3, 7, 8, 9], [4, 5, 6, 10, 11, 12]]
tf.concat的作用主要是將向量按指定維連起來,其餘維度不變;而1.0版本以後,函式的用法變成:
t1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] t2 = [[7, 8, 9], [10, 11, 12]] #按照第0維連線 tf.concat( [t1, t2],0) ==> [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]] #按照第1維連線 tf.concat([t1, t2],1) ==> [[1, 2, 3, 7, 8, 9], [4, 5, 6, 10, 11, 12]]
位置變了,需要注意。
2 tf.stack函式
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將一組R維張量變為R+1維張量。注意:tf.pack已經變成了tf.stack
3.tf.reshape
用法:reshape(tensor, shape, name=None):主要通過改變張量形狀,可以從高維變低維,也可以從低維變高維;
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]]]]
補充知識:tensorflow中的reshape(tensor,[1,-1])和reshape(tensor,[-1,1])
和python 中的reshape用法應該一樣
import tensorflow as tf a = [[1,2],[3,4],[5,6]] tf.reshape(a,[-1,1]) Out[13]:tf.reshape(tf.reshape(a,[-1,1]),[1,-1]) Out[14]:
tf.reshape(tensor,[-1,1])將張量變為一維列向量
tf.reshape(tensor,[1,-1])將張量變為一維行向量
[sl_ivan ] 淺談tensorflow使用張量時的一些注意點tf.concat,tf.reshape,tf.stack已經有402次圍觀