给你一个新的网站怎么做,东莞市中考管理系统,网站一级域名,男女怎么做那个视频网站tf.transpose(input, [dimension_1,dimenaion_2,..,dimension_n]) 这个函数主要适用于交换输入张量的不同维度用的#xff0c;如果输入张量是二维#xff0c;就相当是转置。dimension_n是整数#xff0c;如果张量是三维#xff0c;就是用0,1,2来表示。这个列表里的每个数对…tf.transpose(input, [dimension_1,dimenaion_2,..,dimension_n]) 这个函数主要适用于交换输入张量的不同维度用的如果输入张量是二维就相当是转置。dimension_n是整数如果张量是三维就是用0,1,2来表示。这个列表里的每个数对应相应的维度。如果是[2,1,0]就把输入张量的第三维度和第一维度交换。
import tensorflow as tf
import numpy as npA np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
x tf.transpose(A, [1, 0])B np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [41, 52, 61] , [45, 22, 16]],[[7, 9, 9], [14, 15, 16],[10, 50, 66], [41, 52, 61]]])y tf.transpose(B, [1, 2, 0])
with tf.Session() as sess:print(A的维度, (A.shape))print(x的维度, x.shape)print(sess.run(x))print(B的维度, (B.shape))print(y的维度, y.shape)print(sess.run(y))
输出对B进行说明对矩阵B的维度2,4,3
第3维为2 对第3维的每一维的行为4列为3
变换前B0,1,2 6 变换后是y的1,2,0元素即B0,1,2 y1,2,06
变换前B0,3,2 16 变换后是y的1,2,0元素B0,3,2y3,2,016
变换前B1,3,2 61 变换后是y的1,2,0元素B1,3,2y3,2,161
变换前B1,0,2 9 变换后是y的1,2,0元素B1,0,2y0,2,19
