Tensorflow函式隨筆2

tf.where()

where(condition, x=none, y=none, name=none)

返回值是對應元素，condition中元素為true的元素替換為x中的元素，為false的元素替換為y中對應元素

x只負責對應替換true的元素，y只負責對應替換false的元素，x，y各有分工

由於是替換，返回值的維度，和condition，x ， y都是相等的。

示例：

import tensorflow as

tfx = [[1,2,3],[4,5,6
]]y = [[7,8,9],[10,11,12
]]condition3 =[[true,false,false],
[false,true,true]]
condition4 =[[true,false,false],
[true,true,false]]
with tf.session() 
assess:
print(sess.run(tf.
where
(condition3,x,y)))
print(sess.run(tf.
where(condition4,x,y)))

結果：

[[ 189

] [105
6]][[ 18
9][ 45
12]]

squeeze(

input,
axis=none,
name=none,
squeeze_dims=none
)

函式引數：

函式返回值：

一tensor.與.型別相同input.包含與之相同的資料input,但刪除了乙個或多個尺寸為1的尺寸.

可能引發的異常：

從張量形狀中移除大小為1的維度.

給定乙個張量 input,該操作返回乙個與已經移除的所有大小為1的維度具有相同型別的張量.如果您不想刪除所有大小為1的維度,則可以通過指定 axis 來刪除特定的大小為1的維度.

示例

# 't'

is a tensor of shape [1, 2, 1, 3, 1, 1
]tf.shape(tf.squeeze(t)) # [
2, 3]

或者,要刪除特定的大小為1的維度：

# 't'

is a tensor of shape [1, 2, 1, 3, 1, 1
]tf.shape(tf.squeeze(t, [
2, 4])) # [1, 2, 3, 1]

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