在TensorFlow中展平包含矢量的2D张量的最佳方法是什么？

Question

将2D张量实际上是水平或垂直向量展平为1D张量的最有效方法是什么？

在以下方面的表现是否有所不同:

tf.reshape(w, [-1])

和

tf.squeeze(w)

？

Answer 1

这两个tf.reshape(w, [-1])和tf.squeeze(w)是"便宜",因为它们在给定的张量的元数据(即形状)只经营,并且不修改数据本身.其中两个内部逻辑tf.reshape()稍微简单,但两者的性能应该难以区分.

Answer 2

对于简单的 2D 张量，两者的功能应该相同，如 @sv_jan5 所提到的。但是，请注意，tf.squeeze(w)在多层张量的情况下，仅挤压第一层，而tf.reshape(w,[-1])无论深度如何，都会展平整个张量。

例如，让我们看看

w = [[1,2,],[3,4]]    

现在两个函数的输出将不再相同。tf.squeeze(w)将输出

<tf.Tensor: shape=(2, 2), dtype=int32, numpy=
array([[1, 2],
       [3, 4]], dtype=int32)>

同时tf.reshape(w,[-1])会输出

<tf.Tensor: shape=(4,), dtype=int32, numpy=array([1, 2, 3, 4], dtype=int32)>