tf。extend将[32, 24]变为[1,32, 24]形状
时间: 2023-08-18 22:42:35 浏览: 39
可以使用 TensorFlow 的 expand_dims 函数将一个张量的维度扩展,具体实现如下:
```python
import tensorflow as tf
# 定义一个张量
a = tf.constant([32, 24])
# 使用 expand_dims 函数将 a 的维度扩展
b = tf.expand_dims(a, axis=0)
print(b)
```
其中,tf.expand_dims 函数的第一个参数是要扩展的张量,第二个参数是指定要扩展的维度。在本例中,我们将 a 定义为一个长度为 2 的张量,然后使用 expand_dims 函数将其扩展为一个 shape 为 (1, 2) 的张量。由于我们指定 axis=0,所以在新的张量中,原来的第一个维度被扩展为了 1。最终输出结果为:
```
tf.Tensor([[32 24]], shape=(1, 2), dtype=int32)
```
这样就将 [32, 24] 变成了 [1, 32, 24] 的形状。
相关问题
e1 = get_extend()怎么计算
在这段代码中,`get_extend()`函数用于生成满足特定条件的扩展指数e1。让我们来看看函数内部的计算过程:
```python
def get_extend():
while True:
d = random.randint(2**680,2**730)
if isPrime(d):
e = gmpy2.invert(d,lcm)
return e
```
首先,使用`random.randint()`函数生成一个位于2^680和2^730之间的随机数d。接下来,通过使用`isPrime()`函数检查d是否为素数。如果d是素数,则使用`gmpy2.invert()`函数计算出与d互素的数e。最后,将计算得到的扩展指数e返回。
因此,`get_extend()`函数会循环生成随机数d,并检查它是否为素数,直到找到满足条件的d,并计算出相应的扩展指数e。然后将e返回给主程序,并赋值给变量e1。
new_c1.extend()的作用
`extend()`是Python中的一个列表(list)方法,它的作用是将一个可迭代对象中的元素添加到列表中。在这段代码中,`new_c1`是一个列表,`new_c1_m`也是一个列表或者其他可迭代对象。`extend()`方法将`new_c1_m`中的所有元素添加到`new_c1`列表的末尾,相当于将两个列表合并。