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tf.transpose

TensorFlow 1 versão Ver fonte no GitHub

Transpõe a , onde a é um Tensor.

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Usado na guia Usado nos tutoriais

Permuta as dimensões de acordo com o valor de perm .

Dimensão do tensor devolvido i vai corresponder à dimensão de entrada perm[i] . Se perm não é dada, ela é definida como (n-1 ... 0), onde n é a classificação do tensor de entrada. Daí por padrão, esta operação realiza uma transposição matriz regular sobre tensores de entrada 2-D.

Se conjugado é True e a.dtype é ou complex64 ou complex128 então os valores de a são conjugados e transposta.

Por exemplo:

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)>

Equivalentemente, você poderia chamar tf.transpose(x, perm=[1, 0]) .

Se x é complexo, definindo conjugado = True dá a transposta conjugada:

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]])>

'Perm' é mais útil para n-dimensional tensores em que n> 2:

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

Como acima, simplesmente chamando tf.transpose será o padrão para perm=[2,1,0] .

Para levar a transposta das matrizes em dimensão-0 (por exemplo, quando estiver a transposição matrizes onde 0 é o dimesnion lote), que seria de definir 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 Uma permutação das dimensões de a . Este deve ser um vetor.
conjugate bool opcional. Defini-la como True é matematicamente equivalente a tf.math.conj (tf.transpose (entrada)).
name Um nome para a operação (opcional).

A transposta Tensor .

numpy Compatibilidade

Em numpy transpõe são operações de tempo constante de memória-eficiente como eles simplesmente retornam um novo modo de exibição dos mesmos dados com ajuste strides .

Não TensorFlow não suporta passos, então transpose retorna um novo tensor com os itens permutadas.