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numpy扩维方法expand_dims简单使用x原先为1维（只有轴axis=0）的数组，使用expand_dims扩展出1维（扩展出轴axis=1）>>> x = np.array([1, 2])>>> x.shape(2,)>>> x = np.expand_dims(x, axis=1)>>> xarray([[1],[

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tf.repeat实现单一元素扩展为其重复元素的二维图像目标：将一维数据[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]扩展为9张二维图像(第一张图像中元素全为0，第二张的全为1，以此类推…)代码：import numpy as npimport tensorflow as tfinpt = np.arange(10)inpt = inpt.T# 生成[0, 1, 2 ... , 9]

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Windows 如何查看tensorflow、Keras、CUDA，cuDNN版本号1、查看tensorflow和keras版本号进入cmd，执行python，然后执行下方命令：（1）查看tensorflow版本号>>> import tensorflow as tf>>> tf.__version__'1.0.1'（2）查看keras版本号>>&g

numpy实现：预先指定一个复数矩阵，然后将两个实数矩阵所合成的复数矩阵结果放在其中1、不预先指定，直接将两个实数矩阵合为一个复数矩阵方法1：Complex_Mat = Real_Mat[0, :, :] + 1j * Real_Mat[1, :, :]方法2：Complex_Mat = 1j * Real_Mat[1, :, :]Complex_Mat += Real_Mat[0, :, :]其

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将Eager Tensors转化为numy数组某些时候需要将numpy数组转化为tensor类型进行操作，这时候会使用 tf.convert_to_tensor()进行转化：import tensorflow as tfimport numpy as npnumpyData = np.random.random(5)tensorData = tf.convert_to_tensor(numpyDa