今天小编就为大家分享一篇Tensorflow tf.dynamic_partition矩阵拆分示例(Python3) ，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

今天小编就为大家分享一篇Tensorflow进行多维矩阵的拆分与拼接实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

最近在使用tensorflow进行网络训练的时候，需要提取出别人训练好的卷积核的部分层的数据。由于tensorflow中的tensor和python中的list不同，无法直接使用加法进行拼接，后来发现一个函数可以完成tensor的拼接。 函数形式如下： tf.concat(concat_dim,values,name='concat') 其中，第一个参数表示需要拼接的多维tensor，并且可以将多个tensor同事拼接，第二个表示按照哪一个维度拼接（从数字0开始）。 例子：创建一个三维的ten

先给出一个样例看看 import tensorflow as tf raw = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5, 6, 6, 5, 4, 3, 2, 1]) ''' 拆成 [1,2] [3,4] [5,6] [6,5] [4,3] [2,1] ''' result_1 = tf.dynamic_partition(tf.reshape(raw, [6,2]),[0, 1, 2, 3, 4, 5], 6) ''' 拆成 [1, 2, 3, 4, 5, 6] [6, 5,

使用TensorFlow进行深度学习和机器学习 按 这些是使用进行的练习文件。 课程大纲可以在下面找到 第一天 第1单元入门 什么是TensorFlow 安装并运行TensorFlow 模块2基本Tensorflow操作 持续的 图操作 数学 矩阵 占位符 多变的 模块3数据集 MNIST手写数字数据集 CIFAR图像数据集 一种热编码/解码 将数据集拆分为培训/测试 第4单元TF上的机器学习 回归ML模型 损失函数 优化器 训练 保存并加载模型 单元5神经网络（NN） 什么是神经网