python Tensor和Array对比分析

概述python Tensor和Array对比分析 如下所示: 区别 Array Tensor 类型 uint8,float32系列 {} 各类型相互转换 uint8转float64:image = image * (2. / 255.) - 1 float64转uint8:image.astype(np.uint8) {} 扩充维度 image[np.newaxis, :] tf.expand_dims(image,axis=0) 数组拼接 np.concatenate([image, image], axis=0) tf.concat([fr

如下所示：

区别	Array	Tensor
类型	uint8，float32系列	{}
各类型相互转换	uint8转float64：image = image * (2. / 255.) - 1 float64转uint8：image.astype(np.uint8)	{}
扩充维度	image[np.newaxis,:]	tf.expand_dims（image,axis=0）
数组拼接	np.concatenate([image,image],axis=0)	tf.concat([frame,frame],axis=0)
相互转换	image.eval()	tf.convert_to_tensor(image)
拼接	np.concat,np.concatenate,np.stack,image.append等	tf.stack,tf.concat

##array的一些 *** 作

1、获取shape：score.shape #(1,257,257)

2、转换成List：score.get_shape().as_List() #[1,257]

3、List前再扩充一维： [1] + score.get_shape().as_List() #[1,1,257]

4、x_crops是(1,3,255,3)，将前两维合并：

x_crops = tf.reshape(x_crops,[x_crops_shape[0] * x_crops_shape[1]] + x_crops_shape[2: ])

5、numpy数组堆叠

z.shape本来是（1,127,3），想要堆叠成（3,3）

np.stack([z_crops_hog,z_crops_hog,z_crops_hog])后，变成了(3,3)，

vstack 按行堆叠

hstack 按列堆叠

以上这篇python Tensor和Array对比分析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我们。

总结

以上是内存溢出为你收集整理的python Tensor和Array对比分析全部内容，希望文章能够帮你解决python Tensor和Array对比分析所遇到的程序开发问题。

如果觉得内存溢出网站内容还不错，欢迎将内存溢出网站推荐给程序员好友。