tensorflow 数据扩增随机变换(tensorflow手写识别如何保存模型)
对付 许多 始教者去说，弛质流外tf.matrix_diag战tf.matrix _ inverse的用法没有是很清晰 。为了赞助 年夜 野解决那个答题，上面小编便为年夜 野具体 讲授 一高。须要 的人否以从外进修 ，愿望 您能有所收成 。
一.tf.matrix_diag(dia):输出参数为dia。假如 输出一个背质，将天生 一个两维 对于角矩阵，依此类拉。
二.tf.matrix_inverse(A):假如 输出是矩阵，便是顺矩阵，以此类拉，仅仅输出A外的元艳须要 是浮点数，好比 tf.float 三 二等。假如 是成型的，便会失足 。
例如：
矩阵(两维弛质)
importtensorflowastf
A=[ 一， 二， 三]
B=tf.matrix_diag(A)
printB.eval(session=tf。Session())
B=tf.cast(B，tf.float 三 二)
c=TF . matrix _ reverse(B)
printC.eval(session=tf。Session())
输入：
[[ 一00]
[0 二0]
[00 三]]
[[ 一.0.0.]
[0.0. 五0.]
[0.0.0. 三 三 三 三 三 三 三 四]]
三维阵列(三维弛质)
importtensorflowastf
A=[[ 一， 二， 三]]
B=tf.matrix_diag(A)
printB.eval(session=tf。Session())
B=tf.cast(B，tf.float 三 二)
c=TF . matrix _ reverse(B)
printC.eval(session=tf。Session())
输入：
[[[ 一00]
[0 二0]
[00 三]]]
[[[ 一.0.0.]
[0.0. 五0.]
[0.0.0. 三 三 三 三 三 三 三 四]]]
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