其实,我正在coursera上做deeplearning.ai的作业“Art Generation with Neural Style Transfer”。在函数 compute_layer_style_cost(a_S, a_G):
a_S = tf.reshape(a_S, [n_H*n_W, n_C])
a_G = tf.reshape(a_G, [n_H*n_W, n_C])
GS = gram_matrix(tf.transpose(a_S))
GG = gram_matrix(tf.transpose(a_G))
为什么这段代码给出了正确的答案,而下面的却没有:
a_S = tf.reshape(a_S, [n_C, n_H*n_W])
a_G = tf.reshape(a_G, [n_C, n_H*n_W])
GS = gram_matrix(a_S)
GG = gram_matrix(a_G)
最佳答案
这是一个简单的例子,显示了这两个表达式之间的区别:
import tensorflow as tf
tf.InteractiveSession()
x = tf.range(0, 6)
a = tf.reshape(x, [3, 2])
b = tf.transpose(tf.reshape(x, [2, 3]))
print(x.eval())
print(a.eval())
print(b.eval())
结果:
[0 1 2 3 4 5]
[[0 1]
[2 3]
[4 5]]
[[0 3]
[1 4]
[2 5]]
如您所见,a
和 b
虽然形状相同,但不同。这是因为第一个 reshape 将 x
“拆分”为 [0 1]
、[2 3]
和 [4 5]
,而第二个 reshape 为 [0 1 2]
和 [3 4 5]
。
关于python - `tf.reshape(a, [m, n])` 和 `tf.transpose(tf.reshape(a, [n, m]))` 之间的区别?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/49922674/