如下所示：

區別	Array	Tensor
型別	uint8，float32系列	{}
各型別相互轉換	uint8轉float64：image = image * (2. / 255.) - 1 float64轉uint8：image.astype(np.uint8)	{}
擴充維度	image[np.newaxis,:]	tf.expand_dims（image,axis=0）
陣列拼接	np.concatenate([image,image],axis=0)	tf.concat([frame,frame],axis=0)
相互轉換	image.eval()	tf.convert_to_tensor(image)
拼接	np.concat,np.concatenate,np.stack,image.append等	tf.stack,tf.concat

##array的一些操作

1、獲取shape：score.shape #(1,257,257)

2、轉換成list：score.get_shape().as_list() #[1,257]

3、list前再擴充一維： [1] + score.get_shape().as_list() #[1,1,257]

4、x_crops是(1,3,255,3)，將前兩維合併：

x_crops = tf.reshape(x_crops,[x_crops_shape[0] * x_crops_shape[1]] + x_crops_shape[2: ])

5、numpy陣列堆疊

z.shape本來是（1,127,3），想要堆疊成（3,3）

np.stack([z_crops_hog,z_crops_hog,z_crops_hog])後，變成了(3,3)，

vstack 按行堆疊

hstack 按列堆疊

以上這篇python Tensor和Array對比分析就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支援我們。