TensorFlow中的tf.transpose()函数

在TensorFlow中，我们可以使用tf.transpose()函数来更改张量的维度，并将其中的一些轴进行交换，以满足某些操作的需要。该函数可以作用于TensorFlow中的任何张量。

函数的基本语法

tf.transpose(input, perm=None, conjugate=False, name=None)

其中，参数的具体解释如下：

• input：需要转置的张量；
• perm：需要进行交换的轴的数字或者由数字组成的列表。默认值为None，表示将所有轴进行反转；
• conjugate：如果被转置的张量的类型为复数，则该参数控制是否取共轭。默认值为False，表示不取共轭；
• name：操作的名称。

使用示例

调换张量的维度

import tensorflow as tf

# 定义一个矩阵
x = tf.ones([2, 3, 4])

# 转置
y = tf.transpose(x, [1, 2, 0])

# 输出x和y的形状
print(x.shape)  # (2, 3, 4)
print(y.shape)  # (3, 4, 2)

在上面的示例中，我们首先创建了一个元素全部为1的形状为(2, 3, 4)的三维张量x，然后使用tf.transpose()函数对其进行转置，并将1号轴变成了0号轴，2号轴变成了1号轴，0号轴变成了2号轴。因此，我们可以得到新的张量y的形状为(3, 4, 2)。

反转张量的所有轴

import tensorflow as tf

# 定义一个矩阵
x = tf.ones([2, 3, 4])

# 反转所有轴
y = tf.transpose(x)

# 输出x和y的形状
print(x.shape)  # (2, 3, 4)
print(y.shape)  # (4, 3, 2)

在上面的示例中，我们同样创建了一个元素全部为1的形状为(2, 3, 4)的三维张量x，然后将其所有轴进行反转操作。因此，我们可以得到新的张量y的形状为(4, 3, 2)。

注意事项

• tf.transpose()函数并不会影响原始张量的数据，它只是返回一个新的张量；
• tf.transpose()函数并不会影响张量的 rank，即它的维数不变；
• 通过传递None到参数perm，我们可以得到张量的一个镜像。