import tensorflow as tf
a=tf.constant([[[1,2,3,4],[4,5,6,7],[7,8,9,10]],
[[11,12,13,14],[20,21,22,23],[15,16,17,18]]])
print(a.shape)
b,c=tf.split(a,2,0) #引數1、張量 2、獲得的切片數 3、切片的維度 將兩個切片分別賦值給b,c
print(b.shape)
print(c.shape
with tf.session() as sess: #檢視執行結果
print(sess.run(b))
print(sess.run(c))
輸出結果為
(2, 3, 4)
(1, 3, 4)
(1, 3, 4)
[[[ 1 2 3 4]
[ 4 5 6 7]
[ 7 8 9 10]]]
[[[11 12 13 14]
[20 21 22 23]
[15 16 17 18]]]
注意到此時b,c均為三維張量資料,若想轉換為二維陣列,可使用tf.reshape命令
d=tf.reshape(b,[3,4])
print(d.shape)
#output
(3, 4)
tensorflow實現對張量資料的切片操作方式
如下所示 import tensorflow as tf a tfwww.cppcns.comwww.cppcns.com.constant 1,2,3,4 4,5,6,7 7,8,9,10 11,12,13,14 20,21,22,23 15,16,17,18 print a.shape b,c ...
Tensorflow實戰 張量
import tensorflow as tf tf.constant 是乙個計算,這個計算的結果為乙個張量,儲存在變數a中。a tf.constant 1.0,2.0 name a b tf.constant 2.0,3.0 name b result tf.add a,b,name add pr...
tensorflow 張量生成
coding utf 8 import tensorflow as tf import numpy as np 建立張量 a tf.constant 1 5 dtype tf.int64 print a a print a.dtype a.dtype print a.shape a.shape a ...