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Tensorflow进行多维矩阵的拆分与拼接实例

今天小编就为大家分享一篇Tensorflow进行多维矩阵的拆分与拼接实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

最近在使用tensorflow进行网络训练的时候,需要提取出别人训练好的卷积核的部分层的数据。由于tensorflow中的tensor和python中的list不同,无法直接使用加法进行拼接,后来发现一个函数可以完成tensor的拼接。

函数形式如下:

tf.concat(concat_dim,values,name='concat')

其中,第一个参数表示需要拼接的多维tensor,并且可以将多个tensor同事拼接,第二个表示按照哪一个维度拼接(从数字0开始)。

例子:创建一个三维的tensor,然后分别取出最后一个维度(注意:tensor支持与python中list相似的切片操作,可以使用这种方式进行拆分),然后在拼接在一起。

import tensorflow as tf

weights=tf.Variable(tf.truncated_normal([2,3,4],dtype=tf.float32,stddev=1e-1),name='weights')

weight1=weights[0:2,0:3,1:2]
weight2=weights[0:2,0:3,2:3]
weight3=weights[0:2,0:3,1:2]
weight4=tf.concat([weight1,weight2,weight3],2) #2表示最后一个维度

with tf.Session() as sess:
 sess.run(tf.global_variables_initializer())
 print(sess.run(weights))
 print("****************")
 print(sess.run(weight4))

以上这篇Tensorflow进行多维矩阵的拆分与拼接实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

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