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Python tensorflow.dynamic_stitch()用法及代码示例

TensorFlow是Google设计的开源Python库,用于开发机器学习模型和深度学习神经网络。

dynamic_stitch()用于将多个张量合并为单个张量。

用法:tensorflow.dynamic_stitch( indices, data, name)

参数:

  • indices:它是具有至少1个张量且每个张量具有dtype int32的张量的列表。
  • 数据:它是具有与索引相同长度的张量的列表。
  • 名称(可选):它定义了操作的名称。

结果:



它返回与数据相同dtype的张量。

范例1:

Python3

# Importing the library 
import tensorflow as tf 
  
# Initializing the input 
indices = [[0, 1, 5], [2, 4, 3, 6]] 
data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6, 7]] 
  
# Printing the input 
print('indices:', indices) 
print('data:', data) 
  
# Calculating result 
x = tf.dynamic_stitch(indices, data) 
  
# Printing the result 
print('x:', x)

输出:


indices:[[0, 1, 5], [2, 4, 3, 6]]
data: [[1, 2, 3], [4, 5, 6, 7]]
x: tf.Tensor([1 2 4 6 5 3 7], shape=(7, ), dtype=int32)

范例2:

Python3

# Importing the library 
import tensorflow as tf 
  
# Initializing the input 
indices = [[0, 1, 6], [5, 4, 3]] 
data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] 
  
# Printing the input 
print('indices:', indices) 
print('data:', data) 
  
# Calculating result 
x = tf.dynamic_stitch(indices, data) 
  
# Printing the result 
print('x:', x)

输出:


indices:[[0, 1, 2], [5, 4, 3]]
data: [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
x: tf.Tensor([1 2 3 6 5 4], shape=(6, ), dtype=int32)




相关用法

注:本文由纯净天空筛选整理自aman neekhara大神的英文原创作品 Python – tensorflow.dynamic_stitch()。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文的传播和使用请遵循“署名-相同方式共享 4.0 国际 (CC BY-SA 4.0)”协议。