tensorflow 数据扩增随机变换(tensorflow手写识别如何保存模型)

技术tensorflow中tf.matrix_diag和tf.matrix_inverse的用法tensorflow中tf.matrix_diag和tf.matrix_inverse的用法,很多新手对此不是很清楚,为了帮

对于很多初学者来说,张量流中tf.matrix_diag和tf.matrix _ inverse的用法不是很清楚。为了帮助大家解决这个问题,下面小编就为大家详细讲解一下。需要的人可以从中学习,希望你能有所收获。

1.tf.matrix_diag(dia):输入参数为dia。如果输入一个向量,将生成一个二维对角矩阵,依此类推。

2.tf.matrix_inverse(A):如果输入是矩阵,就是逆矩阵,以此类推,只是输入A中的元素需要是浮点数,比如tf.float32等。如果是成型的,就会出错。

例如:

矩阵(二维张量)

importtensorflowastf

A=[1,2,3]

B=tf.matrix_diag(A)

printB.eval(session=tf。Session())

B=tf.cast(B,tf.float32)

c=TF . matrix _ reverse(B)

printC.eval(session=tf。Session())

输出:

[[100]

[020]

[003]]

[[1.0.0.]

[0.0.50.]

[0.0.0.33333334]]

三维阵列(三维张量)

importtensorflowastf

A=[[1,2,3]]

B=tf.matrix_diag(A)

printB.eval(session=tf。Session())

B=tf.cast(B,tf.float32)

c=TF . matrix _ reverse(B)

printC.eval(session=tf。Session())

输出:

[[[100]

[020]

[003]]]

[[[1.0.0.]

[0.0.50.]

[0.0.0.33333334]]]

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