n [71]: a1 = tf.constant([2,2], name="a1")
In [72]: a1
Out[72]: <tf.Tensor 'a1_5:0' shape=(2,) dtype=int32>
# add a new dimension
In [73]: a1_new = a1[tf.newaxis, :]
In [74]: a1_new
Out[74]: <tf.Tensor 'strided_slice_5:0' shape=(1, 2) dtype=int32>
# add one more dimension
In [75]: a1_new = a1[tf.newaxis, :, tf.newaxis]
In [76]: a1_new
Out[76]: <tf.Tensor 'strided_slice_6:0' shape=(1, 2, 1) dtype=int32>
>> x = np.arange(3)
>> x
array([0, 1, 2])
>> x.shape
(3,)
>> x[:, np.newaxis]
array([[0],
[1],
[2]])
>> x[:, None]
array([[0],
[1],
[2]])
>> x[:, np.newaxis].shape
(3, 1)
分享到：
相关推荐
x_train, x_test = x_train[..., tf.newaxis], x_test[..., tf.newaxis] ``` 这里我们进行了归一化处理，并将图像数据扩展为四维张量，以适应CNN模型。 然后，构建一个简单的CNN模型： ```python model = models....
X = np.linspace(-1, 1, n)[:,np.newaxis] # 等差数列构建X，[:,np.newaxis]这个是shape，这一行构建了一个n维列向量（[1,n]的矩阵） noise = np.random.normal(0, 0.5, X.shape) # 噪声值，与X同型
updated_tensor = tf.concat([tensor2d[:i], new_row[tf.newaxis, :], tensor2d[i+1:]], axis=0) ``` 这里，我们使用`tf.concat`函数将原始tensor的前i行、新行和剩余行拼接在一起，形成一个新的tensor，从而实现了...
x = np.linspace(-1, 1, 100)[:, np.newaxis] # shape (100, 1) noise = np.random.normal(0, 0.1, size=x.shape) y = np.power(x, 2) + noise # shape (100, 1) + noise # 定义输入输出占位符 tf_x = tf....
TensorFlow用于创建和训练模型，NumPy用于生成和处理数据，而matplotlib则用于绘制图形。 ```python import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ``` 接下来，定义一个函数`add_...
input_tensor = input_tensor[tf.newaxis, ...] detections = detection_model(input_tensor) # 可视化结果 viz_utils.visualize_boxes_and_labels_on_image_array( image_np, detections['detection_boxes'][0]....
同样地，当模型训练完成后，我们也可能需要将Tensor转换回Array格式，以便进行进一步的分析或可视化处理，这可以通过Tensor对象的.numpy()方法或者调用tf.Session().run(tensor)来实现。 3. 扩充维度 在进行张量...
input_tensor = input_tensor[tf.newaxis,...] # 运行模型 output_dict = model(input_tensor) # 所有输出都是batch维度的，因此去掉第一个维度 num_detections = int(output_dict.pop('num_detections')) ...
img_batch = img[np.newaxis, ...] # 在第一个维度上添加batch ``` ##### TensorFlow的数据格式 在TensorFlow中，有两种常用的数据格式：NHWC (batch, height, width, channels) 和 NCHW (batch, channels, height,...