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TensorFlow2.0:张量的合并与分割实例
脚本专栏 2024/11/17 佚名
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一 tf.concat( ) 函数–合并
**

In [2]: a = tf.ones([4,35,8])                          

In [3]: b = tf.ones([2,35,8])                          

In [4]: c = tf.concat([a,b],axis=0)                       

In [5]: c.shape                                 
Out[5]: TensorShape([6, 35, 8])

In [6]: a = tf.ones([4,32,8])                          

In [7]: b = tf.ones([4,3,8])                          

In [8]: c = tf.concat([a,b],axis=1)                       

In [9]: c.shape                                 
Out[9]: TensorShape([4, 35, 8])

**

二 tf.stack( ) 函数–数据的堆叠,创建新的维度
**

In [2]: a = tf.ones([4,35,8])                          

In [3]: a.shape                                 
Out[3]: TensorShape([4, 35, 8])

In [4]: b = tf.ones([4,35,8])                          

In [5]: b.shape                                 
Out[5]: TensorShape([4, 35, 8])

In [6]: tf.concat([a,b],axis=-1).shape                     
Out[6]: TensorShape([4, 35, 16])

In [7]: tf.stack([a,b],axis=0).shape                      
Out[7]: TensorShape([2, 4, 35, 8])

In [8]: tf.stack([a,b],axis=3).shape                      
Out[8]: TensorShape([4, 35, 8, 2])

**

三 tf.unstack( )函数–解堆叠
**

In [16]: a = tf.ones([4,35,8])                                                                                       

In [17]: b = tf.ones([4,35,8])                                                                                       

In [18]: c = tf.stack([a,b],axis=0)                                                                                     

In [19]: a.shape,b.shape,c.shape                                                                                      
Out[19]: (TensorShape([4, 35, 8]), TensorShape([4, 35, 8]), TensorShape([2, 4, 35, 8]))

In [20]: aa,bb = tf.unstack(c,axis=0)                                                                                    

In [21]: aa.shape,bb.shape                                                                                         
Out[21]: (TensorShape([4, 35, 8]), TensorShape([4, 35, 8]))

In [22]: res = tf.unstack(c,axis=1)                                                                                     

In [23]: len(res)                                                                                              
Out[23]: 4

**

四 tf.split( ) 函数
**

In [16]: a = tf.ones([4,35,8])                                                                                       

In [17]: b = tf.ones([4,35,8])                                                                                       

In [18]: c = tf.stack([a,b],axis=0)                                                                                     

In [19]: a.shape,b.shape,c.shape                                                                                      
Out[19]: (TensorShape([4, 35, 8]), TensorShape([4, 35, 8]), TensorShape([2, 4, 35, 8]))

In [20]: aa,bb = tf.unstack(c,axis=0)                                                                                    

In [21]: aa.shape,bb.shape                                                                                         
Out[21]: (TensorShape([4, 35, 8]), TensorShape([4, 35, 8]))

In [22]: res = tf.unstack(c,axis=1)                                                                                     

In [23]: len(res)                                                                                              
Out[23]: 4

以上这篇TensorFlow2.0:张量的合并与分割实例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。

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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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