使用 tensorflow 将 3D 矩阵重塑为 2D 矩阵答案

【问题标题】：reshaping 3D matrix into 2D matrix using tensorflow使用 tensorflow 将 3D 矩阵重塑为 2D 矩阵
【发布时间】：2016-11-08 06:38:06
【问题描述】：

我有一个 3D 维度矩阵，549x19x50 我需要创建一个 2D 矩阵，它可以让我得到一个 549x950 矩阵。

到目前为止我所做的是使用 tensorflow；

#data_3d is the 3D matrix
data_2d = tf.reshape(data_3d,[549,-1])

这会在提示中打印出 data_3d 的所有值，当我尝试访问 data_2d 时，它会给我一个 NameError

data_3d 是列表列表的列表。不是张量或ndarray。如果我们不能对列表执行此操作，有什么方法可以轻松地将列表转换为 ndarrays？

提前致谢，

巴希特

【问题讨论】：

【解决方案1】：

使用numpy 有一个简单的方法：

import numpy as np

data_3d = np.arange(27).reshape((3,3,3))
data_2d = data_3d.swapaxes(1,2).reshape(3,-1)

输出：

data_2d

[[ 0 3 6 1 4 7 2 5 8]
[ 9 12 15 10 13 16 11 14 17]
[18 21 24 19 22 25 20 23 26]]

print data_3d

[[[ 0 1 2]
[ 3 4 5]
[ 6 7 8]]

[[ 9 10 11]
[12 13 14]
[15 16 17]]

[[18 19 20]
[21 22 23]
[24 25 26]]]

注意：swapaxes(1,2) 是这里的主要内容 - 您需要定义要交换的轴。

【讨论】：