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tf.transpose

TensorFlow 1つのバージョン GitHubの上のソースを表示

移調ところ、テンソルです。 a a

ノートPCで使用されます

ガイドで使用チュートリアルで使用されます

値に応じて寸法を置換perm

返されたテンソルの寸法i入力寸法に対応するperm[i] 。場合perm与えられていない、それが(N-1 ... 0)に設定され、ここで、n入力テンソルの階数です。したがって、デフォルトでは、この動作は、2-D入力テンソル上の正則行列の転置を行います。

コンジュゲートは、ある場合にTruea.dtypeのいずれかであるcomplex64又はcomplex128その後の値は共役転置されています。 a

例えば:

x = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
tf.transpose(x)
<tf.Tensor: shape=(3, 2), dtype=int32, numpy=
array([[1, 4],
       [2, 5],
       [3, 6]], dtype=int32)>

等価的に、あなたが呼び出すことができtf.transpose(x, perm=[1, 0])

場合はx複素数で、共役を設定= Trueの場合、共役転置を与えます:

x = tf.constant([[1 + 1j, 2 + 2j, 3 + 3j],
                 [4 + 4j, 5 + 5j, 6 + 6j]])
tf.transpose(x, conjugate=True)
<tf.Tensor: shape=(3, 2), dtype=complex128, numpy=
array([[1.-1.j, 4.-4.j],
       [2.-2.j, 5.-5.j],
       [3.-3.j, 6.-6.j]])>

「パーマ」はn次元テンソルのために、より有用であるN> 2:

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

上記のように、単に呼び出しtf.transposeデフォルトになりますperm=[2,1,0]

(あなたは0バッチdimesnionある行列を転置している場合など)寸法0における行列の転置を取るために、あなたが設定しますperm=[0,2,1]

tf.transpose(x, perm=[0, 2, 1])
<tf.Tensor: shape=(2, 3, 2), dtype=int32, numpy=
array([[[ 1,  4],
        [ 2,  5],
        [ 3,  6]],
        [[ 7, 10],
        [ 8, 11],
        [ 9, 12]]], dtype=int32)>

a A Tensor
perm の大きさの順列。 aこれはベクトルでなければなりません。
conjugate オプションのブール値。それを設定するTrue tf.math.conj(tf.transpose(入力))と数学的に等価です。
name 操作の名前(オプション)。

Aは転置Tensor

numpyの互換性

numpy転置それらは単に調整と同じデータの新しいビューを返すように、メモリ効率の良い、一定時間操作されているstrides

TensorFlowので、進歩をサポートしていませんtranspose並べ替えアイテムで新しいテンソルを返します。