slim.flatten——将输入扁平化但保留batch_size,假设第一维是batch

slim.flatten(inputs,outputs_collections=None,scope=None)

(注:import tensorflow.contrib.slim as slim)
将输入扁平化但保留batch_size,假设第一维是batch。
Args:
inputs: a tensor of size [batch_size, …].
outputs_collections: collection to add the outputs.
scope: Optional scope for name_scope.
如:

test=([[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]],[[10,11,12],[13,14,15],[16,17,27]],[[18,19,20],[21,22,23],[24,25,26]]])    #shape is (3,3,3)
test=slim.fatten(test)
test.eval()
array([[ 1,  2,  3, ...,  7,  8,  9],
       [10, 11, 12, ..., 16, 17, 27],
       [18, 19, 20, ..., 24, 25, 26]], dtype=int32)
test.get_shape()
TensorShape([Dimension(3), Dimension(9)])  #(3,9)


posted @   bonelee  阅读(5892)  评论(0编辑  收藏  举报
编辑推荐:
· 记一次.NET内存居高不下排查解决与启示
· 探究高空视频全景AR技术的实现原理
· 理解Rust引用及其生命周期标识(上)
· 浏览器原生「磁吸」效果!Anchor Positioning 锚点定位神器解析
· 没有源码,如何修改代码逻辑?
阅读排行:
· 全程不用写代码,我用AI程序员写了一个飞机大战
· MongoDB 8.0这个新功能碉堡了,比商业数据库还牛
· 记一次.NET内存居高不下排查解决与启示
· 白话解读 Dapr 1.15:你的「微服务管家」又秀新绝活了
· DeepSeek 开源周回顾「GitHub 热点速览」
历史上的今天:
2017-05-02 git 配置代理
2017-05-02 Apache Ignite——集合分布式缓存、计算、存储的分布式框架
2017-05-02 InfluxDB存储引擎Time Structured Merge Tree——本质上和LSM无异,只是结合了列存储压缩,其中引入fb的float压缩,字串字典压缩等
点击右上角即可分享
微信分享提示