反转张量的特定维度。
用法
tf.reverse(
tensor, axis, name=None
)
参数
-
tensor
一个Tensor
。必须是以下类型之一:uint8
,int8
,uint16
,int16
,int32
,uint32
,int64
,uint64
,bool
,bfloat16
,half
,float32
,float64
,complex64
,complex128
,string
。高达 8 维。 -
axis
一个Tensor
。必须是以下类型之一:int32
,int64
。一维。要反转的维度的索引。必须在[-rank(tensor), rank(tensor))
范围内。 -
name
操作的名称(可选)。
返回
-
一个
Tensor
。具有与tensor
相同的类型。
给定一个 tensor
和一个 int32
张量 axis
表示要反转的 tensor
的维度集。此操作反转每个存在 j
s.t. 的维度 i
。 axis[j] == i
。
tensor
最多可以有 8 个维度。 axis
中指定的维数可以是 0 个或多个条目。如果多次指定索引,则会引发 InvalidArgument 错误。
例如:
# tensor 't' is [[[[ 0, 1, 2, 3],
# [ 4, 5, 6, 7],
# [ 8, 9, 10, 11]],
# [[12, 13, 14, 15],
# [16, 17, 18, 19],
# [20, 21, 22, 23]]]]
# tensor 't' shape is [1, 2, 3, 4]
# 'dims' is [3] or 'dims' is [-1]
reverse(t, dims) ==> [[[[ 3, 2, 1, 0],
[ 7, 6, 5, 4],
[ 11, 10, 9, 8]],
[[15, 14, 13, 12],
[19, 18, 17, 16],
[23, 22, 21, 20]]]]
# 'dims' is '[1]' (or 'dims' is '[-3]')
reverse(t, dims) ==> [[[[12, 13, 14, 15],
[16, 17, 18, 19],
[20, 21, 22, 23]
[[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]]]]
# 'dims' is '[2]' (or 'dims' is '[-2]')
reverse(t, dims) ==> [[[[8, 9, 10, 11],
[4, 5, 6, 7],
[0, 1, 2, 3]]
[[20, 21, 22, 23],
[16, 17, 18, 19],
[12, 13, 14, 15]]]]
相关用法
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- Python tf.raw_ops.OneHot用法及代码示例
- Python tf.raw_ops.ResourceScatterNdSub用法及代码示例
- Python tf.raw_ops.ReadVariableXlaSplitND用法及代码示例
- Python tf.raw_ops.GatherV2用法及代码示例
- Python tf.raw_ops.Expm1用法及代码示例
- Python tf.range用法及代码示例
- Python tf.raw_ops.BitwiseAnd用法及代码示例
- Python tf.raw_ops.UniqueWithCounts用法及代码示例
- Python tf.raw_ops.DecodeGif用法及代码示例
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- Python tf.raw_ops.Size用法及代码示例
注:本文由纯净天空筛选整理自tensorflow.org大神的英文原创作品 tf.reverse。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。