thensorsflow 矩阵增加/降低一个维度

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了thensorsflow 矩阵增加/降低一个维度相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

import tensorflow as tf

a = tf.constant([[1, 2],[2,4]])
b = tf.expand_dims(a,1)

with tf.Session() as sess:
    a_, b_ = sess.run([a, b])

结果:

a: (2,2)

b:(2,1,2)

 

import tensorflow as tf

a = tf.constant([[1, 2],[2,4]])
b = tf.expand_dims(a,0)

with tf.Session() as sess:
    a_, b_ = sess.run([a, b])

结果:

a: (2,2)

b:(1,2,2)

 

import tensorflow as tf

a = tf.constant([[1, 2],[2,4]])
b = tf.expand_dims(a,2)

with tf.Session() as sess:
    a_, b_ = sess.run([a, b])

结果:

a: (2,2)

b:(2,2,1)

 

降低维度

import tensorflow as tf

a = tf.constant([[1, 2, 3]])  
b = tf.squeeze(a)

with tf.Session() as sess:
    a_, b_ = sess.run([a, b])

结果:

a: (1,3)

b:(3,)

以上是关于thensorsflow 矩阵增加/降低一个维度的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

Python:如何在不扩展矩阵的情况下增加矩阵的维度?

核心转储,如何增加矩阵维度(可用),在 C 中释放 2d 指针时出错

sklearn的PCA

matlab中如何对一个矩阵扩展下啊?

6降维

openmp:线程数的增加会降低性能