TensorFlow人工智能學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)填充復(fù)制實(shí)現(xiàn)示例

更新時(shí)間：2021年11月11日 09:29:47 作者：Swayzzu

這篇文章主要為大家介紹了TensorFlow人工智能學(xué)習(xí)如何進(jìn)行數(shù)據(jù)填充復(fù)制的實(shí)現(xiàn)示例，有需要的朋友可以借鑒參考下，希望能夠有所幫助

1.tf.pad()

該方法能夠給數(shù)據(jù)周圍填0，填的參數(shù)是：需要填充的數(shù)據(jù)+填0的位置

填0的位置是一個(gè)數(shù)組形式，對(duì)應(yīng)如下：[[上行，下行],[左列，右列]]，具體例子如下：

較為常用的是上下左右各一行。

給圖片進(jìn)行padding的時(shí)候，通常數(shù)據(jù)的維度是[b,h,w,c]，那么增加兩行，兩列的話，是在中間的h和w增加：

2.tf.tile()

該方法可以復(fù)制數(shù)據(jù)，需要填的參數(shù)：數(shù)據(jù)，維度+對(duì)應(yīng)的復(fù)制次數(shù)。

broadcast_to = expand_dims + tile，通常情況下，只要操作符合broadcast原則就可以，連broadcast_to這個(gè)操作都不需要用，就會(huì)自動(dòng)擴(kuò)展并復(fù)制進(jìn)行操作。

以上就是TensorFlow人工智能學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)填充復(fù)制實(shí)現(xiàn)示例的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于TensorFlow數(shù)據(jù)填充復(fù)制的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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