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谈一谈数组拼接tf.concat()和np.concatenate()的区别

数组拼接

tf.concat

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今天小编就为大家分享一篇谈谈数组拼接tf.concat()和np.concatenate()的区别，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

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谈一谈数组拼接谈一谈数组拼接tf.concat()和和np.concatenate()的区别的区别

今天小编就为大家分享一篇谈谈数组拼接tf.concat()和np.concatenate()的区别，具有很好的参考价值，希望对

大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

废话不多说啦，直接看代码吧！

tf.concat

t1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]

t2 = [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]

tf.concat(0, [t1, t2]) ==> [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]]

tf.concat(1, [t1, t2]) ==> [[1, 2, 3, 7, 8, 9], [4, 5, 6, 10, 11, 12]]

# tensor t3 with shape [2, 3]

# tensor t4 with shape [2, 3]

tf.shape(tf.concat(0, [t3, t4])) ==> [4, 3]

tf.shape(tf.concat(1, [t3, t4])) ==> [2, 6]

numpy.concatenate

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])

b = np.array([[5, 6]])

np.concatenate((a, b), axis=0)

array([[1, 2],

[3, 4],

[5, 6]])

np.concatenate((a, b.T), axis=1)

array([[1, 2, 5],

[3, 4, 6]])

以上这篇谈一谈数组拼接tf.concat()和np.concatenate()的区别就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也

希望大家多多支持我们。

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edward811022

2021-06-17

幾行代碼也沒多做說明，好意思開下載? 傻眼

def data_deal(y, batch_size): # y = np.array(y) # 计算stride = 1不补零可生成的batch数量 num_batches = tf.shape(y)[0] # 在数据前面补上一些0 zeros_tensor = tf.zeros([batch_size-1, tf.shape(y)[1]]) y_ = tf.concat([zeros_tensor, y], axis=0) # y_ = tf.concat([tf.zeros((batch_size-1,), dtype=y.dtype), y], axis=0) # 生成每个batch batch_data = y_[:batch_size, :] b = tf.expand_dims(batch_data, axis=0) for i in range(1, num_batches): L = y_[i:i+batch_size, :] M = tf.expand_dims(L, axis=0) b = tf.concat([b, M], axis=0) return b 这段代码如果不用0填补而是用y的第一行填补，怎么修改

可以使用以下代码将0填充改为用y的第一行填充： ``` def data_deal(y, batch_size): # 计算stride = 1不补零可生成的batch数量 num_batches = tf.shape(y)[0] # 在数据前面补上一些y的第一行 first_row = tf....

Q_ = tf.concat(tf.split(Q, numHeads, axis=-1), axis=0)在新版本的tensorflow中怎么写

在新版本的 TensorFlow 中，可以使用 `tf.concat` 和 `tf.split` 函数来实现类似于你之前使用的代码的功能，但是需要注意一些语法上的差异。具体来说，你需要使用 `num_or_size_splits` 参数来指定分割的子张量数量...

这段代码tf，conat时出现了问题for i in range(0, num_samples, batch_size): batch = x_data[i:i + batch_size] batch = tf.expand_dims(batch, axis=0) if i + batch_size > num_samples: batch_num = num_samples - i if batch_num == 1: feature_batch = model.predict(batch.reshape(1, *input_shape), batch_size=batch_num) else: feature_batch = model.predict(batch, batch_size=batch_num) tf.concat(features, axis=1) else: feature_batch = model.predict(batch, batch_size=batch_size) tf.concat(features, axis=1)

1. 在使用`tf.concat()`函数进行拼接时，没有将拼接后的结果重新赋值给`features`。因为`tf.concat()`函数返回的是拼接后的结果，需要将其重新赋值给`features`。修改后的代码如下： ```python features = tf....

model_input = tf.concat([tf.expand_dims(perm, axis=1), tf.expand_dims(poro, axis=1)], axis=1) 中的axis=1都是什么意思

而`tf.concat()`函数是用来在某个维度上拼接张量的。具体来说，`tf.expand_dims(perm, axis=1)`表示将`perm`张量在第1维上增加一个维度，即将形状为`(batch_size, length)`的张量变成形状为`(batch_size, 1, ...

torch.cat和torch.concat和torch.concatenate

`torch.cat` 和 `torch.concat` 是相同的函数，用于将张量沿着指定的维度拼接。而 `torch.concatenate` 是 `torch.cat` 的别名，也可以用于相同的目的。这些函数的使用方法如下： ```python import torch # 沿着...

y本来可导，经过以下处理不可导了怎么办：def data_deal(y, batch_size): # 计算stride = 1不补零可生成的batch数量 num_batches = tf.shape(y)[0] # 在数据前面补上一些0 zeros_tensor = tf.zeros([batch_size-1, tf.shape(y)[1]]) y_ = tf.concat([zeros_tensor, y], axis=0) # y_ = tf.concat([tf.zeros((batch_size-1,), dtype=y.dtype), y], axis=0) # 生成每个batch batch_data = y_[:batch_size, :] b = tf.expand_dims(batch_data, axis=0) for i in range(1, num_batches): L = y_[i:i+batch_size, :] M = tf.expand_dims(L, axis=0) b = tf.concat([b, M], axis=0) return b

y_ = tf.concat([zeros_tensor, tf.stop_gradient(y)], axis=0) ``` 这样可以保留y原本的梯度信息，但是在y_经过tf.stop_gradient()函数处理后，其梯度会被截断，不会传递到之后的计算中。这样可以避免因为数据处理...

tf.concat()的具体用法

tf.concat()是 TensorFlow 中的一个函数，用于将多个张量沿着指定的维度进行拼接。具体用法是：tf.concat(values, axis)，其中values是要拼接的张量列表，axis是指定的拼接维度。例如，如果有两个形状为(2, 3)的张量...

tf.concat(tf.split(Q, num_heads, axis=2), axis=0)

具体来说，先使用tf.split函数将输入张量Q在指定维度axis=2上进行平均分割成num_heads个张量，然后使用tf.concat函数将这些分割后的张量在维度axis=0上进行拼接，得到一个形状为[num_heads, batch_size, seq_len, ...

attention_map_normalized_opt = tf.zeros_like(attention_map) for i in range(attention_map.shape[3]): channel = attention_map[:, :, :, i] # channel = np.reshape(attention_map[:, :, i],14,14) # for j in range(attention_map.shape[0]): #14*14 # max_value = np.max(channel) threshold = tf.contrib.distributions.percentile(channel,60)# yu zhi wei 60%,she qu xia yu 60%de bu fen threshold1 = np.full((14,14),threshold) print(channel,type(channel)) print(threshold1,type(threshold1)) normalized_channel = tf.where(channel >= threshold1, channel, 0) attention_map_normalized_opt = tf.concat([attention_map_normalized_opt[:, :, :i], tf.expend_dims(normalized_channel, axis=-1), attention_map_normalized_opt[:, :, i+1:]], axis=-1)有哪些错误，帮我改过来

1. `tf.expend_dims` 应该是 `tf.expand_dims`，这是一个打错字的错误。 2. `tf.concat` 中的 `tf.expend_dims(normalized_channel, axis=-1)` 应该修改为 `tf.expand_dims(normalized_channel, axis=-1)`。 3. `...

tf.concat([self.pos_h_points, self.pos_t_points], 1)举例说明

`tf.concat()`是 TensorFlow 中的一个函数，用于将两个张量在某个维度上拼接起来。拼接时，除了拼接维度外，其它维度的大小必须完全一致。举个例子，如果我们有两个形状为 `(batch_size, num_points, embedding_...

weixin_38675465

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