Numpy中的flatten是按照什么方式进行工作。

最近在看SSD源码的时候,就一直不理解,在模型构建的时候如果使用Flatten或者是Merge层,那么整个数据的shape就发生了变化,那么还可以对应起来么(可能你不知道我在说什么)?后来不知怎么的,就想明白了,只要先前按照同样的方式进行操作,那么就可以对应起来.同样的,只要按照之前操作的逆操作,就可以将数据的shape进行还原. 最后在说一句,在追看Tensorflow源码的时候,发现Flatten底层使用Reshape函数来实现的,和我之前预想的差不多.还有,numpy中的flatten默认

numpy 中的reshape,flatten,ravel 数据平展,多维数组变成一维数组 import numpy as np 使用array对象 arr1=np.arange(12).reshape(3,4) print(arr1) print(type(arr1)) [[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11]] <class 'numpy.ndarray'> flatten 展平 a=arr1.flatten() # 默认参数order=C,按照行进行展平:o

numpy中提供了不少数学中矩阵的运算.构造函数. 闭上眼睛想一想,发现其中常用的也就是那么几个:cos, sin, mean, dot, max,min, outer,argsort,ones,zeros,arrange,reshape,fft---等. 想了半天,可以也不超过30个左右常用函数. 但是numpy的确博大精深:查看文档发现有大概586个方法或属性! 今天,我就记录一下numpy中,矩阵运算tile与kron的用处之一吧. 确切的讲,是谈论的在向量化运算方面的用处. 记得高等代数

原文地址 NumPy数组的维数称为秩(rank),一维数组的秩为1,二维数组的秩为2,以此类推.在NumPy中,每一个线性的数组称为是一个轴(axes),秩其实是描述轴的数量.比如说,二维数组相当于是一个一维数组,而这个一维数组中每个元素又是一个一维数组.所以这个一维数组就是NumPy中的轴(axes),而轴的数量--秩,就是数组的维数. Numpy库中的矩阵模块为ndarray对象,有很多属性:T,data, dtype,flags,flat,imag,real,size, itemsize,

Numpy中数据的常用的保存与读取方法 小书匠 深度学习 文章目录: 1.保存为二进制文件(.npy/.npz) numpy.save numpy.savez numpy.savez_compressed 2.保存到文本文件 numpy.savetxt numpy.loadtxt 在经常性读取大量的数值文件时(比如深度学习训练数据),可以考虑现将数据存储为Numpy格式,然后直接使用Numpy去读取,速度相比为转化前快很多. 下面就常用的保存数据到二进制文件和保存数据到文本文件进行介绍: 1.保

一.综述 1.ndarray的本质是:对象     2.ndarray是numpy中的数据结构(叫做:n维数组),是同构数据多维容器,所有元素必须是相同类型 3.面向数组的编程和思维方式:用简洁的数组表达式代替循环写法,通常叫做 --‘矢量化’ 二.ndarray属性: 1.ndarray.ndim:数组的维数(即数组轴的个数,也被称作为  秩 ). 2.ndarray.shape:数组的维数.维度,返回一个元组,这个元组的长度就是维度的数目,即ndim属性.比如2排3列的矩阵,其shape就是

numpy中数组的合并: 1.stack函数,合并后,数组维数+1,其实就是将数组按照某种某个轴线进行合并形成新的数组. a=np.ones((5,3)) b=np.zeros((5,3)) c=np.stack((a,b),axis=1) print(c.shape)#维数为5,2,3,在axis=1方向增加一个维度 2.hstack函数,将数组2水平拼接到数组1 3.vstack函数,将数组2垂直拼接到数组1下方. 4.column_stack()函数,等价于hstack函数. 5.row_

数学上的内积.外积和叉积 内积 也即是:点积.标量积或者数量积 从代数角度看,先对两个数字序列中的每组对应元素求积,再对所有积求和,结果即为点积.从几何角度看,点积则是两个向量的长度与它们夹角余弦的积. 具体解释 外积 也即是:张量积 在线性代数中一般指两个向量的张量积,其结果为一矩阵,也就是矩阵乘法 具体解释 叉积 也即是:向量积 叉积axb得到的是与a和b都垂直的向量 具体解释 Numpy中的矩阵乘法 np.dot() 对于二维矩阵,计算真正意义上的矩阵乘积:对于一维矩阵,计算两者的内积.(

浅复制:主要有两种方式,简单的赋值或者使用视图(view) 简单的赋值:其实就是制造了一个别名,数组并没有被copy成新的一份,当使用其中一个别名改变数组值的时候,另一个别名对应的值一并改变. >>>a = np.arange(12) >>>a array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]) >>>b = a >>>b is a True >>>b.shape = 3,4