función tf.transpose() en TensorFlow

tf.transpose()es una función provista en TensorFlow. Esta función se utiliza para transponer el tensor de entrada.

Sintaxis: tf.transpose(input_tensor, perm, conjugate)

Parámetros:
input_tensor: como su nombre indica, es el tensor que se va a transponer.
Tipo: Tensor

perm: este parámetro especifica la permutación según la cual se transpondrá el input_tensor.
Tipo: vectorial

conjugate: este parámetro se establece en True si input_tensor es de tipo complejo.
Tipo: Booleano

Ejemplo 1:

import tensorflow as geek
  
  
x = geek.constant([[1, 2, 3, 4],
                   [5, 6, 7, 8]])
transposed_tensor = geek.transpose(x)

Producción :

array([[1, 5],
       [2, 6],
       [3, 7],
       [4, 8]])

Ejemplo 2: con el uso del parámetro perm:

Cuando se pasa este parámetro, el tensor se transpone a lo largo del eje dado. En palabras simples, define la forma de salida del tensor transpuesto.

import tensorflow as geek
  
  
x = geek.constant([[[ 1, 2, 3],
                    [ 4, 5, 6]],
                   [[ 7, 8, 9],
                    [ 10, 11, 12]],
                   [[ 13, 14, 15],
                    [ 16, 17, 18]],
                   [[ 19, 20, 21],
                    [ 22, 23, 24]]])
transposed_tensor = geek.transpose(x, perm = [0, 2, 1])

Producción:

array([[[ 1,  4],
        [ 2,  5],
        [ 3,  6]],

       [[ 7, 10],
        [ 8, 11],
        [ 9, 12]],

       [[13, 16],
        [14, 17],
        [15, 18]],

       [[19, 22],
        [20, 23],
        [21, 24]]])
shape (4, 3, 2)

La forma es (4, 3, 2) porque nuestra permanente fue [0, 2, 1]. El siguiente es el mapeo de la permanente a la forma del tensor de entrada.

0 => 4
2 => 3
1 => 2

Ejemplo 3: Ahora estudiaremos el parámetro conjugado
Se establece en Verdadero cuando tenemos variables complejas en nuestro tensor.

import tensorflow as geek
  
  
x = geek.constant([[1 + 1j, 2 + 2j, 3 + 3j],
                   [4 + 4j, 5 + 5j, 6 + 6j]])
transposed_tensor = geek.transpose(x)

Producción:

array([[1 + 1j, 4 + 4j],
       [2 + 2j, 5 + 5j],
       [3 + 3j, 6 + 6j]])