Tensorflow中的向量轉換（Roll）

可以說，我們想要使用Keras/TensorFlow處理圖像（或ndim向量）。而我們想要花哨的正規化，將每個輸入移動到左邊的隨機位置（在右邊再次出現掉頭部分）。Tensorflow中的向量轉換（Roll）

怎麼可能進行查看和解決：

1）

有沒有爲TensorFlow numpy的滾動功能的變化？

2）

x - 2D tensor 
ri - random integer 
concatenate(x[:,ri:],x[:,0:ri], axis=1) #executed for each single input to the layer, ri being random again and again (I can live with random only for each batch)

來源

2017-03-07 Khaj

我不得不做這我自己，我不認爲這是一個tensorflow運到np.roll不幸的是做。上面的代碼看起來基本上是正確的，不過除了不是ri滾動，而是通過（x.shape [1] - ri）。

此外，您還需要小心選擇範圍（1，x.shape [1] +1）而不是範圍（0，x.shape [1]）的隨機整數，就好像ri是0，那麼x [：，0：ri]將是空的。

所以我的建議是更多的東西一樣（沿維度1卷）：

x_len = x.get_shape().as_list()[1] 
i = np.random.randint(0,x_len) # The amount you want to roll by 
y = tf.concat([x[:,x_len-i:], x[:,:x_len-i]], axis=1)

編輯：後漢內斯正確的註釋添加缺少的結腸。

來源

2017-05-14 21:21:10 Fergal

感謝您糾正我的錯誤！ – Khaj

最後一行沒有'：'，應該是'y = tf.concat（[x [：，x_len-i：]，x [：，：x_len-i]]，axis = 1）' – hannes

關於張量流（或未來版本1.6.0）的當前夜間構建。你可以使用tf.manip.roll，就像numpy roll一樣工作。 https://github.com/tensorflow/tensorflow/pull/14953。要改善上述答案，您可以：

# size of x dimension 
x_len = tensor.get_shape().as_list()[1] 
# random roll amount 
i = tf.random_uniform(shape=[1], maxval=x_len, dtype=tf.int32) 
output = tf.manip.roll(tensor, shift=i, axis=[1])

來源

2018-02-06 06:14:45

While這個鏈接可能回答這個問題，最好在這裏包含答案的重要部分，並提供參考鏈接。如果鏈接頁面更改，則僅鏈接答案可能會失效。 - [來自評論]（/ review/low-quality-posts/18734544） –

Tensorflow中的向量轉換（Roll）

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