python TensorとArayの比較分析

以下の通りです
違います
Aray
Tensor
タイプ
uint 8,float 32シリーズ
{}
各タイプの相互変換
uint 8転float 64:イメージ=イメージ*(2./255.)-1 float 64転uint 8:image.astype(np.uint 8)
{}
拡張次元
イメージ[np.newaxis]：
tf.expand_dims（イメージ、axis=0）
配列スティッチング
np.co ncateat([イメージ、イメージ]，axis=0)
tf.co ncat([frame，frame]，axis=0)
相互変換
イメージ.eval()
tf.com nvert_to_tensior（イメージ）
つづり合わせ
np.co ncat，np.co ncatentate，np.stack，image.apendなど
tf.stack，tf.com ncat
萼壿arrayのいくつかの操作
1、sharpeを取得する：score.shape((1,257,257)
2、listに変換する：score.get_shape().as_list()萼[1,257,257]
3、list前にもう一次元を拡充する：[1]+score.get_shape().as_list()ハ[1,1,257,257]
4、x_cropsは（1，3，255，255，3）で、前の2次元を統合します。
x_crops=tf.rehape(x_crops，[x_]crops_sharpe[0]*x_crops_sharpe[1]+x_crops_sharpe[2:]
5、numpy配列スタック
z.shapeはもともと（1,127,127,3）を積み重ねたいです。（3,127,127,3）
np.stack([z_]crops_ホg，z_crops_ホg，z_crops_hog］）すると、（3,1,127,127,3）となり、
vstackを行ごとに積み重ねます
hstackを並べて積み重ねる
以上のpython TensorとArayの比較分析は小編集が皆さんに提供した内容の全部です。参考にしていただければと思います。よろしくお願いします。