tf.transpose函数解析

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tf.transpose(a, perm = None, name = 'transpose')

解释

• 将a进行转置，并且根据perm参数重新排列输出维度。这是对数据的维度的进行操作的形式。

Details

• 图像处理时数据集中存储数据的形式为[channel,image_height,image_width],在tensorflow中使用CNN时我们需要将其转化为[image_height,image_width,channel]的形式，只需要使用tf.transpose(input_data,[1,2,0])

• 输出数据tensor的第i维将根据perm[i]指定。比如，如果perm没有给定，那么默认是perm = [n-1, n-2, ..., 0]，其中rank(a) = n。

• 默认情况下，对于二维输入数据，其实就是常规的矩阵转置操作。

Example

input_data.dims = (1, 4, 3)

perm = [1, 2, 0]

因为 output_data.dims[0] = input_data.dims[ perm[0] ]

因为 output_data.dims[1] = input_data.dims[ perm[1] ]

因为 output_data.dims[2] = input_data.dims[ perm[2] ]

所以得到 output_data.dims = (4, 3, 1)

output_data.dims = (4, 3, 1)

代码演示

import tensorflow as tf

sess = tf.Session()

input_data = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

print(sess.run(tf.transpose(input_data)))

# [[1 4]

#  [2 5]

#  [3 6]]

print(sess.run(input_data))

# [[1 2 3]

#  [4 5 6]]

print(sess.run(tf.transpose(input_data, perm=[1, 0])))

# [[1 4]

#  [2 5]

#  [3 6]]

input_data = tf.constant([[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]]])

print('input_data shape: ', sess.run(tf.shape(input_data)))

# [1, 4, 3]

output_data = tf.transpose(input_data, perm=[1, 2, 0])

print('output_data shape: ', sess.run(tf.shape(output_data)))

# [4, 3, 1]

print(sess.run(output_data))

# [[[ 1]

#   [ 2]

#   [ 3]]

#  [[ 4]

#   [ 5]

#   [ 6]]

#

#  [[ 7]

#   [ 8]

#   [ 9]]

#

#  [[10]

#   [11]

#   [12]]]

"""形式为：[[[],[],[]],[[],[],[]],[[],[],[]],[[],[],[]]]"""

"""输入参数：

  ● a: 一个Tensor。

  ● perm: 一个对于a的维度的重排列组合。

  ● name:（可选）为这个操作取一个名字。

输出参数：

  ● 一个经过翻转的Tensor。"""

perm没有指定的情况下transpose函数的结果

input_data = tf.constant([[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]]])

print('input_data shape: ', sess.run(tf.shape(input_data)))

# [1, 4, 3]

output_data = tf.transpose(input_data)

print('output_data shape: ', sess.run(tf.shape(output_data)))

# output_data shape:  [3 4 1]

sess.close()