【python】Tensor和Array对比

区别	Array	Tensor
类型	uint8，float32系列	{}
各类型相互转换	uint8转float64：image = image * (2. / 255.) - 1   float64转uint8：image.astype(np.uint8)	{}
扩充维度	image[np.newaxis, :]	tf.expand_dims（image,axis=0）
数组拼接	np.concatenate([image, image], axis=0)	tf.concat([frame,frame],axis=0)
相互转换	image.eval()	tf.convert_to_tensor(image)
拼接	np.concat, np.concatenate, np.stack, image.append等	tf.stack, tf.concat

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array的一些操作

1. 获取shape：score.shape #(1, 257, 257)
2. 转换成list：score.get_shape().as_list() #[1, 257, 257]
3. list前再扩充一维： [1] + score.get_shape().as_list() #[1, 1, 257, 257]
4. x_crops是(1, 3, 255, 255, 3)，将前两维合并：
   x_crops = tf.reshape(x_crops, [x_crops_shape[0] * x_crops_shape[1]] + x_crops_shape[2: ])
5. numpy数组堆叠
   z.shape本来是（1,127,127,3），想要堆叠成（3,127,127,3）
   np.stack([z_crops_hog,z_crops_hog,z_crops_hog])后，变成了(3, 1, 127, 127, 3)，

vstack 按行堆叠
hstack 按列堆叠