TensorFlow人工智能學習數據合並分割統計示例詳解

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一、數據合並與分割

1.tf.concat()

填入兩個tensor, 指定某維度，在指定的維度合並。除瞭合並的維度之外，其他的維度必須相等。

2.tf.split()

填入tensor，指定維度，指定分割的數量。例如原數據維度是[2,4,35,8]，當分割數量指定為2，維度是最後一維時，會分割成兩個tensor，維度均是[2,4,35,4]。分割的維度，也可以直接指定數量及維度。比如指定為[2,2,4]，則會分成三個tensor，最後一個維度分別是2,2,4。

3.tf.stack()

該方法會創造新的維度。要求兩個合並的數據維度全部一樣，在哪個維度合並，就會在哪個維度前面產生一個新維度，可以根據這個維度進行選擇。

二、數據統計

註意：tf中指定維度的時候，就是把指定的維度上的內容進行操作，保留剩下的維度。

比如(2,3)，求范數，如果指定axis=1，也就是列，那就是說，使用列上的3個數據，去求范數。得到的就是2維向量。也就是，指定瞭哪個維度，就會消去哪個維度。

1.tf.norm()

求范數，如果不指定幾范數就是二范數。

指定ord=1就是1范數。可以指定維度，就是把指定的維度上的內容求范數，保留剩下的維度。

比如(2,3)，如果指定axis=1，也就是列，那就是說，使用列上的3個數據，去求范數。得到的就是2維向量。也就是，指定瞭哪個維度，就會消去哪個維度。

2.reduce_min/max/mean()

求數據的最小值、最大值、均值。這裡有一個reduce，意思是提醒我們維度會降低。

3.tf.argmax/argmin()

返回最大值、最小值的索引，如果不指定維度，那就是默認把第0維的求出來。

4.tf.equal()

填入兩個tensor，形狀需要一樣，返回一樣形狀的佈爾tensor，可以通過先轉換成整型（1,0），再累加的方式，求得兩個tensor中相同數據的數量。

5.tf.unique()

和numpy中的unique一樣。

以上就是TensorFlow人工智能學習數據合並分割統計示例詳解的詳細內容，更多關於TensorFlow數據合並分割統計的資料請關註WalkonNet其它相關文章！

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