1.tf.reshape reshape(tensor, shape, name=None) 作用：重塑张量。给定张量，此操作将返回与形状为shape的张量具有相同值的张量。 如果“形状”的一个分量为特殊值-1，则将计算该尺寸的大小，以使总大小保持恒定。 具体来说，[-1]的“形状”会展平为一维。
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2019-12-25 14:44:00
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reshape( tensor, shape, name=None)重塑张量，给定tensor,这个操作返回一个张量，它与带有形状shape的tensor具有相同的值。参数：tensor：一个Tensor shape：一个Tensor；必须是以下类型之一：int32,int64；用于定义输出张量的形状 name：操作的名称(可选)返回值：该操作返回...
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2021-08-13 09:58:41
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#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Sat Mar 24 16:35:11 2018@author: luogan"""'''from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datamnist=input_data.read_data_...
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2023-01-13 00:19:59
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import tensorflow as tft=tf.constant([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])tf.reshape(t, [3, 3])t=tf.constant( [ [[1, 1], [2, 2]], [[3, 3], [4, 4]] ])# tensor 't' has shape [2, 2, 2]tf.reshape(t, [2,
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2023-01-16 07:39:36
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在处理图像数据的时候总会遇到输入图像的维数不符合的情况，此时tensorflow中reshape()就很好的解决了这个问题。 更为详细的可以参考官方文档说
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2022-02-13 13:34:11
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view>>> import torch>>> a = torch.randn(10, 480, 640, 3)>>> b=a.view([480,10,640,3])>>> b.size()(480L, 10L, 640L, 3L)
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2022-07-19 11:49:22
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在处理图像数据的时候总会遇到输入图像的维数不符合的情况，此时tensorflow中reshape()就很好的解决了这个问题。 更为详细的可以参考官方文档说明： numpy.reshapereshape()的括号中所包含的参数有哪些呢？常见的写法有tf.reshape((28,28)):tf.reshape(tensor,shape,name=None)1函数的作用是将tensor变换为参数shap...
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2021-07-29 09:39:26
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import tensorflow as tfx= tf.constant( [[2,3],[4,5],[6,7]], tf.int32)print(x.numpy())[[2 3] [4 5] [6 7]]x1=tf.reshape(x, shape = (tf.shape(x)[1], tf.shape(
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2023-01-13 06:50:34
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函数原型为 def reshape(tensor, shape, name=None) 第1个参数为被调整维度的张量。 第2个参数为要调整为的形状。 返回一个shape形状的新tensor 注意shape里最多有一个维度的值可以填写为-1，表示自动计算此维度。 很简单的函数，如下，根据shape为[
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2018-05-23 19:36:00
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import tensorflow as tf
I = tf.placeholder(tf.float32,[None,4])
X = np.arange(16).reshape(4,4).astype('float32')
# x = tf.constant(np.arange(4).reshape(1,4).astype('float32'))
W = tf.constant(np.arang
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2023-03-27 13:10:09
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说明：这两个维度变换操作，对于张量的处理是非常重要的！但是二者其实有本质上的不同！一定不能混用，特别是在处理数据中，使用错误严重造成数据的输入输出混乱。本文将详细说明两者对张量变换的区别。写在前面1： Tensorflow与Numpy其实从出发点来讲是一致的！都是“高维数组”的科学计算库，只不过TF把高维数组又起了一个名字叫“张量”而已。因此：高维数组与张量没有本质区别！只不过张量多了一个属性叫“
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2024-05-24 11:51:23
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"""1.当原始数组A[4,6]为二维数组，代表4行6列。A.reshape(-1,8)：表示将数组转换成8列的数组，具体多少行我们不知道，所以参数设为-1。用我们的数学可以计算出是3行8列2当原始数组A[4,6]为二维数组，代表4行6列。A.reshape(3,-1)：表示将数组转换成3行的数组，具体多少列我们不知道，所以参数设为-1。用我们的数学可以计算出是3行8列"""import num
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2019-08-28 09:26:00
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使用数组的reshape方法，可以创建一个改变了尺寸的新数组，原数组的shape保持不变； >>> a = np.array([1, 2, 3, 4]);b = np.array((5, 6, 7, 8));c = np.array([[1, 2, 3, 4],[4, 5, 6, 7], [7, 8, 9, 10]])
>>> b
array([5,
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2023-07-02 17:04:24
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1. N维数组① 机器学习用的最多的是N维数组，N维数组是机器学习和神经网络的主要数据结构。 2. 创建数组① 创建数组需要：形状、数据类型、元素值。 3. 访问元素① 可以根据切片，或者间隔步长访问元素。② [::3,::2]是每隔3行、2列访问 4. 张量数据操作4.1 导入torch库① 虽然库为PyTorch库，但应该导入torch，而不是pytorch。im
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2024-01-11 20:11:44
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语法 （1）B = reshape(A,m,n) 使用方法： B=reshape(A,m,n) 返回m*n矩阵B，它的元素是获得A的行宽度。假设A没有m*n元素，得到一个错误结果。 样例： <span style="font-size:18px;">>> A=rand(1,10)</span>结果：
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2016-04-10 14:13:00
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'''reshape函数使用'''x = np.arange(16).reshape(4,4)print xx = x.reshape(-1,16)print x[[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11] [12 13 14 15]][[ 0. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9
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2023-07-11 00:17:17
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在opencv中，reshape函数比较有意思，它既可以改变矩阵的通道数，又可以对矩阵元素进行序列化，非常有用的一个函数。函数原型：C++: Mat Mat::reshape(int cn, int rows=0) const参数比较少，但设置的时候却要千万小心。cn: 表示通道数(channels), 如果设为0，则表示保持通道数不变，否则则变为设置的通道数。rows: 表示矩阵行数。 如果设为
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2024-07-02 19:53:29
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reshape函数既可以改变矩阵的通道数，又可以对矩阵元素进行序列化，而且不需要复制数据。C++: Mat Mat::reshape(
int cn,
int rows=0
) const参数虽然比较少，但是设置时需要小心参数说明：cn - 表示通道数(channels), 如果设为0，则表示保持通道数不变，否则则变为设置的通道数。rows - 表示矩阵行数。 如果设为0，则表示保持原有的行
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2024-03-15 15:37:46
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官网incompatible shape for a non-contiguous arraynumpy.reshape numpy. reshape (
a,
newshape,
order='C'
)
[source]
Gives a new shape to an array without changing its
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2024-04-30 09:31:08
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numpy.reshape(a, newshape, order='C')[source]，参数`newshape`是啥意思？根据Numpy文档(https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.reshape.html#numpy-reshape)的解释：newshape : int or tuple o
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2021-05-07 18:04:42
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