在之前的博客中我說過，

• 一維度的矩陣是隊列

• 二維度的矩陣是方陣

• 三維度的矩陣是大樓

• 四維度的矩陣是小區

我以三維矩陣來說 tf.reverse的意義，可以把它想象成一座大樓

import tensorflow as tf t=tf.constant( [ [[ 0, 1, 2, 3],[ 4, 5, 6, 7],[ 8, 9, 10, 11]],[[ 10, 11, 12, 13],[ 14, 15, 16, 17],[ 18, 19, 20, 21]]])

tf.reverse(t, [0]) 就是樓層互換，頂樓到底樓

tf.reverse(t, [0]) Out[55]: <tf.Tensor: shape=(2, 3, 4), dtype=int32, numpy= array([[[10, 11, 12, 13],[14, 15, 16, 17],[18, 19, 20, 21]],[[ 0, 1, 2, 3],[ 4, 5, 6, 7],[ 8, 9, 10, 11]]], dtype=int32)>

tf.reverse(t, [1]) 每層的列倒序

tf.reverse(t, [1]) Out[56]: <tf.Tensor: shape=(2, 3, 4), dtype=int32, numpy= array([[[ 8, 9, 10, 11],[ 4, 5, 6, 7],[ 0, 1, 2, 3]],[[18, 19, 20, 21],[14, 15, 16, 17],[10, 11, 12, 13]]], dtype=int32)>

tf.reverse(t, [1]) 每層的倒行序

tf.reverse(t, [2]) Out[57]: <tf.Tensor: shape=(2, 3, 4), dtype=int32, numpy= array([[[ 3, 2, 1, 0],[ 7, 6, 5, 4],[11, 10, 9, 8]],[[13, 12, 11, 10],[17, 16, 15, 14],[21, 20, 19, 18]]], dtype=int32)> 《新程序員》：云原生和全面數字化實踐50位技術專家共同創作，文字、視頻、音頻交互閱讀

總結

以上是生活随笔為你收集整理的tf.reverse的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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