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Python3 Tensorlfow:增加或者减小矩阵维度的实现

作者：胡大炮的妖孽人生　　发布时间：2023-08-25 21:55:40　

标签：Python3,Tensorlfow,矩阵,维度

1.增加维度

下面给出两个样例

样例1：

[1, 2, 3] ==> [[1],[2],[3]]

import tensorflow as tf

a = tf.constant([1, 2, 3])
b = tf.expand_dims(a,1)

with tf.Session() as sess:
a_, b_ = sess.run([a, b])
print('a:')
print(a_)
print('b:')
print(b_)

输出结果

a:
[1 2 3]
b:
[[1]
[2]
[3]]

样例2:

[1, 2, 3] ==> [[1,2,3]]

import tensorflow as tf

a = tf.constant([1, 2, 3])
b = tf.expand_dims(a, 0)

with tf.Session() as sess:
a_, b_ = sess.run([a, b])
print('a:')
print(a_)
print('b:')
print(b_)

输出结果：

a:
[1 2 3]
b:
[[1 2 3]]

2.降低维度

样例1：

[[1, 2, 3]] ==> [1, 2, 3]

import tensorflow as tf

a = tf.constant([[1, 2, 3]])
b = tf.squeeze(a)

with tf.Session() as sess:
a_, b_ = sess.run([a, b])
print('a:')
print(a_)
print('b:')
print(b_)

输出结果

a:
[[1 2 3]]
b:
[1 2 3]

样例2：

[[1], [2], [3]] ==> [[1, 2, 3]

import tensorflow as tf

a = tf.constant([[1], [2], [3]])
b = tf.squeeze(a, 1)

with tf.Session() as sess:
a_, b_ = sess.run([a, b])
print('a:')
print(a_)
print('b:')
print(b_)

补充知识：pytorch中squeeze()、unsqueeze(),以及一些高维数组操作

博主最近阅读YOLO底层代码，Torch中对多数组矩阵有很多高维操作，看过一边之后，记录一下，以防忘记。