张量转置是 TensorFlow 中的一项基本操作，它根据指定的排列重新排列张量的维度。此操作在各种机器学习算法和数据操作任务中至关重要。
张量在处理多维数据（例如图像、时间序列和序列）时非常有用。转置张量会改变其维度的顺序，从而提供数据操作和计算的灵活性。
在本文中，我们将通过示例来学习 TensorFlow 中的 Tensor Transpose。
语法：
tf.transpose(
a, perm=None, conjugate=False, name=’transpose’
)
参数
- a:输入张量
- perm：维数排列。如果未提供，默认排列方式为（n-1...0），其中 n 是输入张量的秩。
- conjugate：共轭：复张量的可选参数。如果设置为 True 且张量 dtype 为 complex64 或 complex128，数值将被共轭和转置。
- name：操作名称的可选参数。
转置二维张量
在这里，我们使用 NumPy 模块创建了一个随机张量。我们将张量的维数定义为 2×3。我们使用 tf.constant() 函数创建了一个具有指定值的常量张量。然后，我们使用 tf.tensor() 函数对二维张量进行转置。最后打印出原始矩阵及其转置矩阵。原始矩阵是由随机整数组成的 2×3 矩阵，转置操作将行和列互换，得到一个 3×2 矩阵。
import numpy as np
import tensorflow as tf
# Define the dimensions of the random matrix
num_rows = 2
num_cols = 3
# Define the range of integers
min_value = 0
max_value = 50 # Adjust as needed
# Generate a tensor
tensor = np.random.randint(min_value, max_value + 1, size=( num_rows, num_cols))
tensor = tf.constant(matrix)
Transpose the tensor
transposed_tensor= tf.transpose(tensor)
打印原始矩阵和矩阵的转置 ；
print("Tensor:")
print(tensor)
print("Transpose of Tensor")
print(transposed_tensor)
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Output:
Tensor:
tf.Tensor(
[[[40 41]
[13 1]]
[[22 13]
[ 4 1]]
[[25 21]
[35 24]]], shape=(3, 2, 2), dtype=int64)
Transpose of Tensor
tf.Tensor(
[[[40 22 25]
[13 4 35]]
[[41 13 21]
[ 1 1 24]]], shape=(2, 2, 3), dtype=int64)
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用共轭变换复数张量
在这里，我们使用 NumPy 和 TensorFlow 生成一个复数张量。它定义了张量的维数、实部和虚部的取值范围，然后创建了复数张量。将其转换为 TensorFlow 常量后，代码会对张量进行转置，同时使用 TensorFlow 的 tf.transpose() 函数对其元素进行共轭，共轭conjugate=True。最后，代码会打印出原始张量和经过共轭转置的张量。
import numpy as np
# 定义复矩阵的维数
num_rows = 3
num_cols = 3
range
min_val = 0
max_val = 50
# 生成复数张量 ；
complex_tensor = np.random.randint(min_val, max_val +1, size=(num_rows, num_cols))+ 1j * np.random.randint(min_val, max_val,size=(num_rows, num_cols))
tensor = tf.constant(complex_tensor)
print("tensor of complex numbers: ")
print(tensor)
# 对张量进行共轭变换
transposed_conj_x = tf.transpose(tensor, conjugate=True)
print("Transposed Conjugate tensor:")
print(transposed_conj_x)
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输出：
tensor of complex numbers:
tf.Tensor(
[[15. +9.j 12.+27.j 19.+46.j]
[45.+48.j 16.+21.j 49.+27.j]
[12. +5.j 1.+45.j 32.+46.j]], shape=(3, 3), dtype=complex128)
Transposed Conjugate tensor:
tf.Tensor(
[[15. -9.j 45.-48.j 12. -5.j]
[12.-27.j 16.-21.j 1.-45.j]
[19.-46.j 49.-27.j 32.-46.j]], shape=(3, 3), dtype=complex128)
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转置三维张量
在这里，我们创建了一个名为 tensor 的三维张量。我们使用 tf.constant() 函数创建了一个具有指定值的常量张量。张量 x 的形状为 (2, 2, 3)，这意味着它包含两个 2×3 矩阵。
然后，我们使用 tf.transpose() 函数对张量进行转置，并使用 permutation [0, 2, 1]，这意味着我们要交换张量的二维和三维。因此，每个 2×3 矩阵中的行和列都进行了转置。
最后，它会打印出原始张量及其换置后的版本。
import numpy as np
# Define the dimensions of the 3D tensor
depth = 2
rows = 2
cols = 3
# Define the range of integers
min_value = 0
max_value = 50 # Adjust as needed
# Generate a 3D tensor of random integers
tensor = np.random.randint(min_value, max_value + 1, size=(depth, rows, cols))
# Print the generated 3D tensor
print("Tensor:")
print(tensor)
# Transpose the tensor
transposed_x = tf.transpose(tensor, perm=[0, 2, 1])
print("Transpose of tensor:")
print(transposed_x.numpy())
输出：
Tensor:
[[[19 39 29]
[25 14 34]]
[[ 8 16 31]
[11 41 6]]]
Transpose of tensor:
[[[19 25]
[39 14]
[29 34]]
[[ 8 11]
[16 41]
[31 6]]]
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使用批量维度平移张量
在这里，我们创建一个具有批量维度的张量。该张量包含三个 2×2 矩阵，代表一批数据样本。每个 2×2 矩阵对应一个数据样本。
然后，我们使用 tf.transpose() 函数对张量进行转置，并使用 permutation [1, 0, 2]，这意味着我们要交换张量的第一维度和第二维度。这样，批次维度和特征维度就互换了。
import tensorflow as tf
# Define a tensor with a batch dimension
depth = 3
rows = 2
cols = 2
range
min_value = 0
max_value = 50 # Adjust as needed
# Generate a 3D tensor of random integers
tensor = tf.constant(np.random.randint(min_value, max_value + 1, size=(depth, rows, cols)))
print("tensor:")
print(tensor)
# 平移张量，交换批次维度和特征维度
transposed_x = tf.transpose(tensor, perm=[1, 0, 2])
print("transpose of tensor:")
print(transposed_x.numpy())
输出：
tensor:
tf.Tensor(
[[[23 8]
[37 13]]
[[41 20]
[37 20]]
[[48 13]
[11 37]]], shape=(3, 2, 2), dtype=int64)
transpose of tensor:
[[[23 8]
[41 20]
[48 13]]
[[37 13]
[37 20]
[11 37]]]
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转置高维张量
张量包含两组 2×2 矩阵，以 2x2x2x2 结构排列。这意味着我们有两组 2×2 矩阵，每组矩阵沿两个维度排列。
然后，我们使用 tf.transpose() 函数对张量进行转置，并使用 permutation [0, 2, 1, 3]，这意味着我们要重新排列张量的维数。第一维和第三维互换，第二维保持不变。
import tensorflow as tf
# Define a 4D tensor
x = tf.constant([[[[1, 2],
[3, 4]],
[[5, 6],
[7, 8]]],
[[[9, 10],
[11, 12]],
[[13, 14],
[15, 16]]]])
平移张量以改变维数顺序
transposed_x = tf.transpose(x, perm=[0, 2, 1, 3])
print("Transposed 4D Tensor:")
print(transposed_x.numpy())
输出：
Transposed 4D Tensor:
[[[[ 1 2]
[ 5 6]]
[[ 3 4]
[ 7 8]]]
[[[ 9 10]
[13 14]]
[[11 12]
[15 16]]]]
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结论
总之，张量转置是 TensorFlow 中用于重新排列张量维度的基本操作。在本文中，我们学习了二维、复数、三维和高维张量的转置。