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平均行我在numpy的以下函数:插入在tensorflow张量
A = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9],
[10, 11, 12]])
def insert_row_averages(A, n=2):
slice2 = A[n::n]
v = (A[n-1::n][:slice2.shape[0]] + slice2)/2.0
np.insert(A.astype(float),n*np.arange(1,v.shape[0]+1),v,axis=0)
基本上取的上方和下方的行的平均,并将其插入在两者之间,在每n个间隔。
有关如何在Tensorflow中执行此操作的任何想法?具体来说,我可以使用什么来代替np.insert,因为似乎没有相同的功能。
这看起来不错,但它仍然使用numpy的,而不是tensorflow的。我的问题是,我似乎无法找到可用于翻译此代码的tensorflow等价物。 – Qubix
@Qubix所以'tensorflow'不支持数组初始化? – Divakar
我在说像“np.setdiff1d”这样的函数可能没有相同的功能。我正在查看文档。 – Qubix