TensorFlow人工智能學習按索引取數(shù)據(jù)及維度變換詳解
一、按索引取數(shù)據(jù)
①tf.gather()
輸入?yún)?shù)：數(shù)據(jù)、維度、索引
例：設數(shù)據(jù)是[4,35,8]，4個班級，每個班級35個學生，每個學生8門課成績。
則下面In [49]的意思是，全部四個班級，每個班級取編號為2,3,7,9,16的學生，每個學生取所有8門課的成績。
②tf.gather_nd
前面輸入數(shù)據(jù)，后面填取的聯(lián)合維度。只把最內(nèi)層的括號當做聯(lián)合索引的坐標。
下面的例子，也是一樣，最內(nèi)層的中括號，是一個聯(lián)合索引。比如in56，第0個班級，第0號學生成績，以及第1號班級，第1號學生的成績。也就是每一個最內(nèi)層中括號，都是一個樣本，而里面的每一個數(shù)據(jù)，都相當于一個特征。
③tf.boolean_mask
按布爾值索引，不指定維度相當于是第一個維度，指定axis就會根據(jù)axis去索引。給索引矩陣也可以。
二、維度變換
①tf.reshape()
輸入?yún)?shù)：數(shù)據(jù)，希望變成的維度
②tf.transpose()
轉(zhuǎn)置，perm數(shù)字指的是數(shù)字所在位置上放哪一個原來的維度。
pytorch中圖像存儲維度是[b,c,h,w]，tf中是[b,h,w,c]
③tf.expand_dims()
增加維度,第一個填的是數(shù)據(jù)，第二個填的是維度，是指你希望把添加的維度作為第幾維。
④tf.squeeze()
可以去掉為1的維度。不指定維度的話就去掉所有的為1的維度。
以上就是TensorFlow人工智能學習按索引取數(shù)據(jù)及維度變換詳解的詳細內(nèi)容，更多關于TensorFlow索引維度變換的資料請關注腳本之家其它相關文章！
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