import numpy as np import tensorflow as tf a = np.array([ [1,2,3], [4,5,6], [7,8,9] ]) #矩阵 a[:] 于a[:,]区别 print(a[:1]) #按照行输出 print(a[:,1]) #输出第二列 print(a[:2]) ''' For example: x = tf.constant([1, 4]) y = tf.constant([2, 5]) z = tf.constant([3, 6]) tf.stack([x, y, z]) # [[1, 4], [2, 5], [3, 6]] (Pack along first dim.) tf.stack([x, y, z], axis=1) # [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] stack作用: 对列表进行打包划分 参数: 1 :是列表,若是矩阵需要转化为列表 2 , 默认axis=0, 代表行画分, axis=1,代表列画分 ''' st1 = tf.stack(a[:2].tolist(),axis=1) st = tf.stack(a.tolist(),axis = 1) with tf.Session() as sess: print(sess.run(st)) ''' [[1 4 7] [2 5 8] [3 6 9]] '''
tensorflow中的stack与numpy切片
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