TensorFlow tf.reshape Fortran订单（如numpy）

Question

TensorFlow是否提供了一种重塑Fortran中的张量的方法（列主要顺序？NumPy允许：

a = ...
np.reshape(a, (32, 32, 3), order='F')

我正在尝试将CIFAR图像重塑为32x32x3（来自形状为3072x1的矢量），但我得到的图像看起来像这样：

在Numpy中使用Fortran命令解决了这个问题，但我需要在TensorFlow中做同样的事情。

修改 我现在意识到我可以通过重新整形为3x32x32然后转置输出来获得正确的输出。我仍然有点惊讶的是，TF没有在行主要或列主要订单中提供开箱即用的重塑。

Answer 1

Tensorflow似乎不支持Fortran（Column-Major）排序，但有一个简单的解决方案。你必须将重塑与转置相结合。下面的代码使用numpy来显示Tensorflow版本后面的等效操作。

numpy的：

>>> import numpy as np
>>> want = np.arange(12).reshape((4,3),order='F')
>>> want
array([[ 0,  4,  8],
       [ 1,  5,  9],
       [ 2,  6, 10],
       [ 3,  7, 11]])
>>> have = np.arange(12).reshape((3,4))
>>> have
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11]])
>>> have.transpose()
array([[ 0,  4,  8],
       [ 1,  5,  9],
       [ 2,  6, 10],
       [ 3,  7, 11]])

Tensorflow :(假设您最终想要MxN）

want = tf.transpose(tr.reshape(input,(n,m)))