tensor转换为list_tensorflow学习笔记2：tensor 变换-程序员宅基地

矩阵操作：

#对于2-D
#所有的reduce_...，如果不加axis的话，都是对整个矩阵进行运算
tf.reduce_sum(a, 1） #对axis1
tf.reduce_mean(a,0) #每列均值

第二个参数是axis，如果为0的话：对每列进行操作。

如果是1的话，对每行进行操作。

#关于concat，可以用来进行降维 3D->2D , 2D->1D
tf.concat(concat_dim, data)
#arr = np.zeros([2,3,4,5,6])
In [6]: arr2.shape
Out[6]: (2, 3, 4, 5)
In [7]: np.concatenate(arr2, 0).shape
Out[7]: (6, 4, 5)   :(2*3, 4, 5)
In [9]: np.concatenate(arr2, 1).shape
Out[9]: (3, 8, 5)   :(3, 2*4, 5)
#tf.concat()
t1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
t2 = [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]
# 将t1, t2进行concat，axis为0，等价于将shape=[2, 2, 3]的Tensor concat成
#shape=[4,

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