Tensorflow:转置函数转置的使用详解

　　

中定义tensorflow/python/行动/array_ops.py。

　　

看到指南:数学比;矩阵数学函数,张量变换比;切片和加入

　　

转置排列尺寸可根据烫。

　　

返回的张量的维度我对应于输入维度烫[我]。如果烫不给,它设置为(n - 1…0),其中n是输入的秩张量。因此,默认情况下,该操作执行正则矩阵转置> 　　x=特遣部队。常数([[1,2,3],[4、5、6]]) 　　tf.transpose (x) # [[1,4] 　　# (2、5) 　　# (3、6)] 　　 　　之前 　　 　　 　　 　　特遣部队。置(x,烫=(1,0))# [[1,4] 　　# (2、5) 　　# (3、6)] 　　 　　 　　 　　#“烫”更有用的n维张量,n比;2 　　x=特遣部队。常数([[(1、2、3), 　　(4、5、6), 　　[[7 8 9], 　　[10 11 12]]]) 　　 　　#在dimension-0矩阵的转置 　　特遣部队。置(x,烫=[0 2 1])# [[[1,4], 　　# (2、5), 　　# (3、6)), 　　# [[7,10], 　　11 #(8日), 　　#[9日12]]] 　　之前 　　 　　

的转置是根据烫的设定值来进行的。

　　

返回数组的维度(尺寸,维度)我与输入的烫(我)的维度相一致。如果未给定烫,默认设置为(n - 1…0),这里的n值是输入变量的等级。因此默认情况下,这个操作执行了一个正规(定期)的2维矩形的转置

　　

<>强例如:

　　 　　 　　x=[(1 2 3) 　　[4 5 6]] 　　 　　tf.transpose (x)==比;[[1 - 4] 　　(2 - 5) 　　6 [3]] 　　 　　tf.transpose (x)等价于: 　　特遣部队。置(x烫=[1,0])==比;[[1 - 4] 　　(2 - 5) 　　6 [3]] 　　之前 　　 　　 　　 　　一个=tf.constant ([[[1, 2, 3], [4、5、6]], [[7 8 9], [10 11 12]]]) 　　阵列([[(1、2、3), 　　(4、5、6), 　　 　　[[7 8 9], 　　[10 11 12]]]) 　　 　　x=tf.transpose (a, [1 0 2]) 　　阵列([[(1、2、3), 　　[7 8 9]], 　　 　　[(4、5、6), 　　[10 11 12]]]) 　　 　　x=tf.transpose (a, [0 2 1]) 　　阵列([[[1,4], 　　(2、5), 　　(3、6)), 　　 　　[[7,10], 　　(8、11), 　　[9、12]]]) 　　 　　x=tf.transpose (a, (2, 1, 0)) 　　阵列([[[1、7] 　　[4、10]], 　　 　　[[2,8], 　　[5,11]], 　　 　　[[3,9], 　　(6、12]]]) 　　 　　 　　阵列([[[1、7] 　　[4、10]], 　　 　　[[2,8], 　　[5,11]], 　　 　　[[3,9], 　　(6、12]]]) 　　 　　x=tf.transpose (a, [1 2 0]) 　　阵列([[[1、7] 　　2,8, 　　[3,9]], 　　 　　[[10], 　　5、11, 　　(6、12]]]) 　　之前 　　 　　

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Tensorflow:转置函数转置的使用详解