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: Tensorperm: este parámetro especifica la permutación según la cual se transpondrá el input_tensor.
Tipo: vectorialconjugate: 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]])
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por amritansh222000 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA