Python3 Tensorlfow:增加或者减小矩阵维度的实现

1.增加维度

下面给出两个样例

样例1：

[1, 2, 3] ==> [[1],[2],[3]]

import tensorflow as tf

a = tf.constant([1, 2, 3])
b = tf.expand_dims(a,1)

with tf.Session() as sess:
 a_, b_ = sess.run([a, b])
 print('a:')
 print(a_)
 print('b:')
 print(b_)

输出结果

a:
[1 2 3]
b:
[[1]
 [2]
 [3]]

样例2:

[1, 2, 3] ==> [[1,2,3]]

import tensorflow as tf

a = tf.constant([1, 2, 3])
b = tf.expand_dims(a, 0)

with tf.Session() as sess:
 a_, b_ = sess.run([a, b])
 print('a:')
 print(a_)
 print('b:')
 print(b_)

输出结果：

a:
[1 2 3]
b:
[[1 2 3]]

2.降低维度

样例1：

[[1, 2, 3]] ==> [1, 2, 3]

import tensorflow as tf

a = tf.constant([[1, 2, 3]])
b = tf.squeeze(a)

with tf.Session() as sess:
 a_, b_ = sess.run([a, b])
 print('a:')
 print(a_)
 print('b:')
 print(b_)

输出结果

a:
[[1 2 3]]
b:
[1 2 3]

样例2：

[[1], [2], [3]] ==> [[1, 2, 3]

import tensorflow as tf

a = tf.constant([[1], [2], [3]])
b = tf.squeeze(a, 1)

with tf.Session() as sess:
 a_, b_ = sess.run([a, b])
 print('a:')
 print(a_)
 print('b:')
 print(b_)

补充知识：pytorch中squeeze()、unsqueeze(),以及一些高维数组操作

博主最近阅读YOLO底层代码，Torch中对多数组矩阵有很多高维操作，看过一边之后，记录一下，以防忘记。

torch.squeeze()

功能：取消为1的维度

squeeze(input, dim=None, out=None) -> Tensor

这里一般分不清dim的意思

举个例子：

input=(A ， 1 ， B ， C ，1 ， D)
squeeze(input)=(A，B，C，D)
input= （A, 1, B）

squeeze(input, 0)=(A, 1, B) 不会改变 squeeze(input, 1)=(A, B) 会改变

看一个简单用例，size表示维度大小，10是取值范围，a=[：，：，：，4]表示取a最后一维的第四个元素（从0开始第四个），即取[0,0,3],[5,6,1],[0,6,8],[…], 判断大于5为true，否则为false。

注意：b的维度比a少了一维。

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