# 1. tf.keras.backend.permute_dimensions
a = np.arange(12).reshape((3, 4)) t = tf.constant(a) t >>> tf.Tensor( [[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11]], shape=(3, 4), dtype=int32) 위와 같은 (3, 4) dimension을 갖는 텐서가 있다. axis=0은 3개의 원소, axis=1은 4개의 원소가 존재한다. 이 텐서를 전치시키려고 한다면 다음과 같이 할 수 있다. tf.keras.backend.permute_dimensions(t, pattern=(1, 0)) >>> 여기서 중요한 인자는 pattern인데, (1, 0)의 의미는 텐서 t를 (axis=1의 값, axis=0의 값)차원으로 재구성한다는 의미이다. 즉, (4, 3) 차원으로 변형되..
2022. 3. 17.
