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[课堂笔记] 理解高维矩阵的填充

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发表于 2019-11-20 13:44:41 | 显示全部楼层 |阅读模式
  1. # -*- coding: utf-8 -*-
  2. __author__ = u'东方耀 微信:dfy_88888'
  3. __date__ = '2019/11/20 8:14'
  4. __product__ = 'PyCharm'
  5. __filename__ = 'dfy_test_demo'

  6. import numpy as np
  7. # 理解高维矩阵的填充,向量可以直接赋值
  8. boxes_tensor = np.zeros((2, 3, 4, 4))
  9. print(boxes_tensor.shape)
  10. print('原始的模板矩阵:', boxes_tensor)
  11. # 模板tensor中最后有4个维度
  12. A = np.full(shape=(2, 3, 4), fill_value=10)
  13. B = np.full(shape=(2, 3, 4), fill_value=11)
  14. C = np.array([666]*4)
  15. CC = np.full(shape=(2, 3, 4), fill_value=666)
  16. D = np.array([888]*4)
  17. DD = np.full(shape=(2, 3, 4), fill_value=888)

  18. print(A)
  19. print(B)
  20. print(CC)
  21. print(DD)
  22. boxes_tensor[:, :, :, 0] = A
  23. print(boxes_tensor)
  24. boxes_tensor[:, :, :, 1] = B
  25. print(boxes_tensor)
  26. # boxes_tensor[:, :, :, 2] = CC # 效果相同
  27. boxes_tensor[:, :, :, 2] = C
  28. print(boxes_tensor)
  29. # boxes_tensor[:, :, :, 3] = DD # 效果相同
  30. boxes_tensor[:, :, :, 3] = D
  31. print(boxes_tensor)
复制代码

  1. # 类似于归一化的操作 Normalization
  2. boxes_tensor[:, :, :, [0, 1]] /= 13
  3. boxes_tensor[:, :, :, [2, 3]] /= 1000
  4. print(boxes_tensor)
  5. print('查看高维矩阵的具体值:')
  6. # boxes_tensor.shape (2, 3, 4, 4)
  7. print(boxes_tensor[0, 0, 0:4, :])
  8. print(boxes_tensor[1, 2, 0:4, :])
复制代码




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