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来自 docs :
Transposes
a
. Permutes the dimensions according to perm.The returned tensor's dimension i will correspond to the input dimension
perm[i]
. Ifperm
is not given, it is set to (n-1...0), where n is the rank of the input tensor. Hence by default, this operation performs a regular matrix transpose on 2-D input Tensors.
但我仍然有点不清楚我应该如何对输入张量进行切片。例如。也来自文档:
tf.transpose(x, perm=[0, 2, 1]) ==> [[[1 4]
[2 5]
[3 6]]
[[7 10]
[8 11]
[9 12]]]
为什么 perm=[0,2,1]
会产生一个 1x3x2 的张量?
经过反复试验:
twothreefour = np.array([ [[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11,12]] ,
[[13,14,15,16], [17,18,19,20], [21,22,23,24]] ])
twothreefour
[出]:
array([[[ 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7, 8],
[ 9, 10, 11, 12]],
[[13, 14, 15, 16],
[17, 18, 19, 20],
[21, 22, 23, 24]]])
如果我转置它:
fourthreetwo = tf.transpose(twothreefour)
with tf.Session() as sess:
init = tf.initialize_all_variables()
sess.run(init)
print (fourthreetwo.eval())
我得到 4x3x2 到 2x3x4,这听起来合乎逻辑。
[出]:
[[[ 1 13]
[ 5 17]
[ 9 21]]
[[ 2 14]
[ 6 18]
[10 22]]
[[ 3 15]
[ 7 19]
[11 23]]
[[ 4 16]
[ 8 20]
[12 24]]]
但是当我使用 perm
参数输出时,我不确定我真正得到了什么:
twofourthree = tf.transpose(twothreefour, perm=[0,2,1])
with tf.Session() as sess:
init = tf.initialize_all_variables()
sess.run(init)
print (threetwofour.eval())
[出]:
[[[ 1 5 9]
[ 2 6 10]
[ 3 7 11]
[ 4 8 12]]
[[13 17 21]
[14 18 22]
[15 19 23]
[16 20 24]]]
为什么 perm=[0,2,1]
从 2x3x4 返回 2x4x3 矩阵?
用 perm=[1,0,2]
再试一次:
threetwofour = tf.transpose(twothreefour, perm=[1,0,2])
with tf.Session() as sess:
init = tf.initialize_all_variables()
sess.run(init)
print (threetwofour.eval())
[出]:
[[[ 1 2 3 4]
[13 14 15 16]]
[[ 5 6 7 8]
[17 18 19 20]]
[[ 9 10 11 12]
[21 22 23 24]]]
为什么 perm=[1,0,2]
从 2x3x4 返回 3x2x4?
这是否意味着 perm
参数正在使用我的 np.shape
并根据我的数组形状的元素转置张量?
即:
_size = (2, 4, 3, 5)
randarray = np.random.randint(5, size=_size)
shape_idx = {i:_s for i, _s in enumerate(_size)}
randarray_t_func = tf.transpose(randarray, perm=[3,0,2,1])
with tf.Session() as sess:
init = tf.initialize_all_variables()
sess.run(init)
tranposed_array = randarray_t_func.eval()
print (tranposed_array.shape)
print (tuple(shape_idx[_s] for _s in [3,0,2,1]))
[出]:
(5, 2, 3, 4)
(5, 2, 3, 4)
最佳答案
我认为 perm
正在改变维度。例如 perm=[0,2,1]
是 dim_0 -> dim_0, dim_1 -> dim_2, dim_2 -> dim_1
的缩写。所以对于二维张量,perm=[1,0]
只是矩阵转置。这能回答你的问题吗?
关于python - 如何在 tensorflow 中置换转置?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/38517533/
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