tensorflow里面许多针对数组操作的函数,官方文档又看了没啥卵用,网上帖子直接copy官方文档而不解释,只能自己写个程序测试理解,以3个维度的tensor进行理解

tf.transpose()作为数组的转置函数,原型如下:def transpose(a, perm=None, name="transpose"): """Transposes `a`. Permutes the dimensions according to `perm`.

a:是传入的数组

perm:控制转置的操作,以perm = [0,1,2] 3个维度的数组为例, 0--代表的是最外层的一维, 1--代表外向内数第二维, 2--代表最内层的一维,这种perm是默认的值.现在以如下输入数组来理解这个函数和参数perm

nput_x = [ [ [1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12] ], [ [13, 14, 15, 16], [17, 18, 19, 20], [21, 22, 23, 24] ] ]

input_x 是一个 2x3x4的一个tensor, 假设perm = [1,0,2], 就是将最外2层转置,得到tensor应该是  3x2x4的一个张量,将input_x抽象化,不管第3维度 [      [           A,           B,           C      ],      [           D,           E,           F,      ] ] 变成2x3的tensor,类似于2x3的数组 [      A  B  C      D  E  F ] 转置变成 3x2的数组 [     A  D     B  E     C  F ] 再将A-F换成具体的值,最终得到的张量是 [   [      [ 1  2  3  4]      [13 14 15 16]  ]  [     [ 5  6  7  8]     [17 18 19 20]   ]   [      [ 9 10 11 12]      [21 22 23 24]   ] ] 这就可以看出perm前两列交换的作用 如果 perm=[0,2,1]说明要交换内层里面的两个维度,从原来的2x3x4变成2x4x3的张量,就不抽象化了,结果就是 [   [       [ 1  5  9]       [ 2  6 10]       [ 3  7 11]       [ 4  8 12]   ]   [      [13 17 21]      [14 18 22]      [15 19 23]      [16 20 24]   ] ] 下面贴出我的代码:

注意,使用print(result)只会打印tensor的name  shape  dtype信息 Tensor("transpose:0", shape=(2, 4, 3), dtype=int32) 想要打出数组的形式,使用sessionesult = tf.transpose(input_x, perm=[0, 2, 1]) print(result) with tf.Session() as sess: print(sess.run(result))