TensorFlow tf.reshape Fortran order like numpy

Question

TensorFlow是否提供了一种在Fortran（列主顺序）中重塑张量的方法？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（从形状为3072x1的矢量中），但我得到的图像如下所示：

在Numpy中使用Fortran order解决了这个问题，但是我需要在TensorFlow中执行同样的操作。在

编辑： 我现在意识到，我可以通过重塑3x32x32然后转换输出来获得正确的输出。我仍然有点惊讶，TF并没有提供开箱即用的重塑row major或列major顺序。在

Answer 1

Tensorflow似乎不支持Fortran（列Major）排序，但有一个简单的解决方案。你必须结合整形和转置。下面的代码使用numpy显示紧跟Tensorflow版本的等效操作。在

纽比：

>>> 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：（假设您最后想要MxN）

^{pr2}$