9 - 合并与分割

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收录专题: TensorFlow入门笔记

  • tf.concat用来进行张量的拼接
  • tf.stack用来进行张量的堆叠
  • tf.split用来进行张量的分割
  • tf.unstack是tf.split的一种,也用来进行张量分割

1.tf.concat

参数axis代表将要合并的维度

# 假设a代表四个班的成绩(每班35人,8个科目),b代表2个班的成绩
a = tf.ones([4,35,8])
b = tf.ones([2,35,8])
# 使用concat进行合并得到6个班的成绩
c = tf.concat([a,b],axis=0)
# (6,35,8)
print(c.shape)

2.tf.stack(用于创建一个新的维度)

# 假设a代表A学校的四个班的成绩(每班35人,8个科目),b代表B学校四个班的成绩
a = tf.ones([4,35,8])
b = tf.ones([4,35,8])
# 使用stack进行合并得到6个班的成绩
c = tf.stack([a,b],axis=0)
# (2,4,35,8)
print(c.shape)

3.tf.unstack(对某维度进行等分)

# 假设a代表A学校的四个班的成绩(每班35人,8个科目),b代表B学校四个班的成绩
a = tf.ones([4,35,8])
b = tf.ones([4,35,8])
# 使用stack进行合并得到6个班的成绩
c = tf.stack([a,b],axis=0)
# (2,4,35,8)
print(c.shape)
aa,bb=tf.unstack(c,axis=0)
# (4,35,8)
print(aa.shape,bb.shape)
res=tf.unstack(c,axis=3)
# (2,4,35)
print(res[0].shape,res[7].shape)

4.tf.split(按比例打散)

# 假设a代表A学校的四个班的成绩(每班35人,8个科目),b代表B学校四个班的成绩
a = tf.ones([4,35,8])
b = tf.ones([4,35,8])
# 使用stack进行合并得到6个班的成绩
c = tf.stack([a,b],axis=0)
# (2,4,35,8)
print(c.shape)
res = tf.split(c,axis=3,num_or_size_splits=2)
# 2,(2,4,35,4)
print(len(res),res[0].shape,res[1].shape)
res = tf.split(c,axis=3,num_or_size_splits=[2,2,4])
# 3 (2,4,35,2) (2,4,35,2) (2,4,35,4)
print(len(res),res[0].shape,res[1].shape,res[2].shape)
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开发者雷

尘世间一个小小的开发者,每天增加一些无聊的知识,就不会无聊了

要加油~~~

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