tf.transpose(input, [dimension_1,dimenaion_2,..,dimension_n])

??? 這個函數主要適用于交換輸入張量的不同維度用的，如果輸入張量是二維，就相當是轉置。dimension_n是整數，如果張量是三維，就是用0,1,2來表示。這個列表里的每個數對應相應的維度。如果是[2,1,0]，就把輸入張量的第三維度和第一維度交換。

import tensorflow as tf import numpy as npA = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) x = tf.transpose(A, [1, 0])B = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [41, 52, 61] , [45, 22, 16]],[[7, 9, 9], [14, 15, 16],[10, 50, 66], [41, 52, 61]]])y = tf.transpose(B, [1, 2, 0]) with tf.Session() as sess:print('A的維度：', (A.shape))print('x的維度：', x.shape)print(sess.run(x))print('B的維度：', (B.shape))print('y的維度：', y.shape)print(sess.run(y)) 輸出：

對B進行說明，對矩陣B的維度（2,4,3），

第3維為2， 對第3維的每一維，的行為4，列為3

變換前B（0,1,2）= 6?? 變換后是y的（1,2,0）元素，即B（0,1,2 ）=y（1,2,0）=6

變換前B（0,3,2）= 16?? 變換后是y的（1,2,0）元素，B（0,3,2）=y（3,2,0）=16

變換前B（1,3,2）= 61?? 變換后是y的（1,2,0）元素，B（1,3,2）=y（3,2,1）=61

變換前B（1,0,2）= 9?? 變換后是y的（1,2,0）元素，B（1,0,2）=y（0,2,1）=9

?

總結

以上是生活随笔為你收集整理的tf.transpose的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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