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tensorflow 利用expand_dims和squeeze扩展和压缩tensor维度方式
脚本专栏 2024/11/3 佚名
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在利用tensorflow进行文本挖掘工作的时候，经常涉及到维度扩展和压缩工作。比如对文本进行embedding操作完成之后，若要进行卷积操作，就需要对embedded的向量扩展维度，将[batch_size, embedding_dims]扩展成为[batch_size, embedding_dims, 1]，利用tf.expand_dims(input, -1)就可实现，反过来用squeeze(input, -1)或者tf.squeeze（input）也可以把最第三维去掉。

tf.expand_dims()

tf.squeeze()

tf.expand_dims()

tf.expand_dims(input, axis=None, name=None, dim=None)

在第axis位置增加一个维度.

给定张量输入，此操作在输入形状的维度索引轴处插入1的尺寸。 尺寸索引轴从零开始; 如果您指定轴的负数，则从最后向后计数。

如果要将批量维度添加到单个元素，则此操作非常有用。 例如，如果您有一个单一的形状[height，width，channels]，您可以使用expand_dims（image，0）使其成为1个图像，这将使形状[1，高度，宽度，通道]。

例子

# 't' is a tensor of shape [2]
shape(expand_dims(t, 0)) ==> [1, 2]
shape(expand_dims(t, 1)) ==> [2, 1]
shape(expand_dims(t, -1)) ==> [2, 1]
# 't2' is a tensor of shape [2, 3, 5]
shape(expand_dims(t2, 0)) ==> [1, 2, 3, 5]
shape(expand_dims(t2, 2)) ==> [2, 3, 1, 5]
shape(expand_dims(t2, 3)) ==> [2, 3, 5, 1]

tf.squeeze()

tf.squeeze(input, axis=None, name=None, squeeze_dims=None)

直接上例子

# 't' is a tensor of shape [1, 2, 1, 3, 1, 1]
 shape(squeeze(t)) ==> [2, 3]
# 't' is a tensor of shape [1, 2, 1, 3, 1, 1]
 shape(squeeze(t, [2, 4])) ==> [1, 2, 3, 1]

以上这篇tensorflow 利用expand_dims和squeeze扩展和压缩tensor维度方式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。

标签：
tensorflow,expand_dims,squeeze,tensor
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《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。

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