tf.reshape 和np.reshape
时间: 2023-12-11 18:30:09 浏览: 40
tf.reshape和np.reshape都是用于改变张量形状的函数。它们的参数都是一个张量和一个目标形状,但是在使用上有一些不同。tf.reshape是TensorFlow中的函数,用于改变张量的形状,它的参数是一个张量和一个目标形状,返回一个新的张量。而np.reshape是NumPy中的函数,也用于改变数组的形状,它的参数也是一个数组和一个目标形状,返回一个新的数组。两者的功能类似,但是在使用上有一些不同,例如在处理GPU上的张量时,tf.reshape比np.reshape更高效。此外,tf.reshape还可以在计算图中进行自动微分,而np.reshape则不能。
相关问题
ef slide2(y): l = y.shape[0] y = tf.reshape(y, [1, -1, 1]) input = keras.Input(shape=(l, 1)) output = Conv1D(filters=1, kernel_size=3, padding='causal', activation='linear', trainable=False, use_bias=False)(input) model = keras.Model(inputs=input, outputs=output) weights_list = model.get_weights() weights = np.ones(3) / 3 weights_list[0] = weights.reshape((3, 1, 1)) model.set_weights(weights_list) result = model.predict(y) result = tf.reshape(result, [-1, 1]) return result怎么使用 tf.stop_gradient 函数来将其视为常数
如果你想把 `Conv1D` 操作视为常数,可以使用 `tf.stop_gradient` 函数将其包装起来。修改代码如下:
```
def slide2(y):
l = y.shape[0]
y = tf.reshape(y, [1, -1, 1])
input = keras.Input(shape=(l, 1))
output = Conv1D(filters=1, kernel_size=3, padding='causal', activation='linear', trainable=False, use_bias=False)(input)
output = tf.stop_gradient(output) # 将 output 视为常数
model = keras.Model(inputs=input, outputs=output)
weights_list = model.get_weights()
weights = np.ones(3) / 3
weights_list[0] = weights.reshape((3, 1, 1))
model.set_weights(weights_list)
result = model.predict(y)
result = tf.reshape(result, [-1, 1])
return result
```
这样,`output` 就会被视为常数,不会参与梯度计算。
for index,img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) 这里想要输入16张图应该怎么修改
要修改代码以适应输入16张图像,您需要进行以下更改:
1. 将 `BATCH_SIZE` 的值从 1 改为 16。
2. 修改图像张量的形状,使其与新的批量大小匹配。将 `image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3])` 改为 `image = tf.reshape(image, [16, 208, 208, 3])`。
3. 创建一个占位符 `x`,其形状为 `[16, 208, 208, 3]`。
修改后的代码如下所示:
```python
for index, img in enumerate(test_img):
image = Image.open(img)
image = image.resize([208, 208])
image_array = np.array(image)
***