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强制tensor转换为该数据类型
tf.cast(张量名,dtype=数据类型) -
计算张量维度上元素的最小值
tf.reduce_min(张量名) -
计算张量维度上元素的最大值
tf.reduce_max(张量名)例子:
import tensorflow as tf x1 = tf.constant([1,2,3],dtype=tf.float64) print(x1) x2 = tf.cast(x1,tf.int32) print(x2) print(tf.reduce_min(x2),tf.reduce_max(x2)) 输出结果: tf.Tensor([1. 2. 3.], shape=(3,), dtype=float64) tf.Tensor([1 2 3], shape=(3,), dtype=int32) tf.Tensor(1, shape=(), dtype=int32) tf.Tensor(3, shape=(), dtype=int32)
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计算张量沿着指定维度的平均值
tf.reduce_mean(张量名,axis=操作轴) -
计算张量沿着指定维度的和
tf.reduce_sum(张量名,axis=操作轴)例子:
import tensorflow as tf x = tf.constant([[1,2,3],[2,2,3]]) print(x) print(tf.reduce_mean(x)) print(tf.reduce_sum(x,axis = 1)) 输出结果: tf.Tensor([[1 2 3][2 2 3]], shape=(2, 3), dtype=int32) tf.Tensor(2, shape=(), dtype=int32) tf.Tensor([6 7], shape=(2,), dtype=int32)
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tf.Variable()将变量标记为“可训练”,被标记的变量会在反向传播中记录梯度信息。神经网络训练中,常用该函数标记待训练参数
tf.Variable(初始值) w = tf.Variable(tf.random.normal([2,2],mean=0,stddev=1))
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Tensorflow中的数学运算
a. 对应元素的四则运算:tf.add,tf.substract,tf.multiply,tf.divide 只有维度相同的张量才可以做四则运算例子:
import tensorflow as tf a = tf.ones([1,3]) b = tf.fill([1,3],3.) print(a) print(b) print(tf.add(a,b)) print(tf.subtract(a,b)) print(tf.multiply(a,b)) print(tf.divide(b,a)) 输出结果: tf.Tensor([[1. 1. 1.]], shape=(1, 3), dtype=float32) tf.Tensor([[3. 3. 3.]], shape=(1, 3), dtype=float32) tf.Tensor([[4. 4. 4.]], shape=(1, 3), dtype=float32) tf.Tensor([[-2. -2. -2.]], shape=(1, 3), dtype=float32) tf.Tensor([[3. 3. 3.]], shape=(1, 3), dtype=float32) tf.Tensor([[3. 3. 3.]], shape=(1, 3), dtype=float32)
b. 平方、次方与开方:tf.square,tf.pow,tf.sqrt
例子:
import tensorflow as tf a = tf.fill([1,2],3.) print(a) print(tf.pow(a,3)) print(tf.square(a)) print(tf.sqrt(a)) 输出结果: tf.Tensor([[3. 3.]], shape=(1, 2), dtype=float32) tf.Tensor([[27. 27.]], shape=(1, 2), dtype=float32) tf.Tensor([[9. 9.]], shape=(1, 2), dtype=float32) tf.Tensor([[1.7320508 1.7320508]], shape=(1, 2), dtype=float32)
c. 矩阵乘:tf.matmul
例子:
import tensorflow as tf a = tf.ones([3,2]) b = tf.fill([2,3],3.) print(tf.matmul(a,b)) 输出结果: tf.Tensor( [[6. 6. 6.] [6. 6. 6.] [6. 6. 6.]], shape=(3, 3), dtype=float32)
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tf.data.Dataset.from_tensor_slices()切分出入张量的第一维度,生成输入特征/标签对,构建数据集 data=tf.data.Dataset.from_tensor_slices((输入特征,标签)) (Numpy和Tensor格式都可用该语句读入数据)
例子:
import tensorflow as tf features = tf.constant([12,23,10,17]) labels = tf.constant([0,1,1,0]) dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((features,labels)) print(dataset) for element in dataset: print(element) 输出结果: <TensorSliceDataset shapes: ((), ()), types: (tf.int32, tf.int32)> (<tf.Tensor: shape=(), dtype=int32, numpy=12>, <tf.Tensor: shape=(), dtype=int32, numpy=0>) (<tf.Tensor: shape=(), dtype=int32, numpy=23>, <tf.Tensor: shape=(), dtype=int32, numpy=1>) (<tf.Tensor: shape=(), dtype=int32, numpy=10>, <tf.Tensor: shape=(), dtype=int32, numpy=1>) (<tf.Tensor: shape=(), dtype=int32, numpy=17>, <tf.Tensor: shape=(), dtype=int32, numpy=0>)
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tf.GradientTape() with结构记录计算过程,gradient求出张量的梯度
用法:with tf.GradientTape() as tape: 若干个计算过程 grad = tape.gradient(函数,对谁求导)
例子:
import tensorflow as tf with tf.GradientTape() as tape: w = tf.Variable(tf.constant(3.0)) loss = tf.pow(w,2) grad = tape.gradient(loss,w) print(grad) 输出结果: tf.Tensor(6.0, shape=(), dtype=float32)
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enumerate是python的内建函数,它可遍历每个元素(如列表、元组或字符串),组合为:索引、元素,常在for循环中使用。
用法:enumerate(列表名)
例子:
seq = ['one','two','three'] for i,element in enumerate(seq): print(i,element) 输出结果: 0 one 1 two 2 three
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tf.one_hot 独热编码(one-hot encoding):在分类问题中,常用独热码做标签,标记类别:1表示是,0表示非
Tf.one_hot()函数将待转换的数据,转换为one-hot形式的输出 tf.one_hot(待转换数据,depth=几分类)
例子:import tensorflow as tf classes = 3 labels = tf.constant([1,0,2]) #输入最小元素值为0,最大为2 output = tf.one_hot(labels,depth = classes) print(output) 输出结果: tf.Tensor([[0. 1. 0.][1. 0. 0.][0. 0. 1.]], shape=(3, 3), dtype=float32)
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Tf.nn.softmax() 是输出符合概率分布
当n个分类的n个输出(y0,y1,……,yn-1)通过softmax()函数,便符合概率分布。
例子:import tensorflow as tf y = tf.constant([1.01,2.01,-0.66]) y_pro = tf.nn.softmax(y) print("After softmax,y_pro is:",y_pro) 输出结果: After softmax,y_pro is: tf.Tensor([0.25598174 0.69583046 0.0481878 ], shape=(3,), dtype=float32)
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assign_sub()函数 作用:赋值操作,更新参数的值并返回 调用assign_sub前,先用tf.Variable定义变量w为可训练(可自更新)
用法:w.assign_sub(w要减的内容)
例子:
import tensorflow as tfw = tf.Variable(4) w.assign_sub(1) print(w) 输出结果: <tf.Variable 'Variable:0' shape=() dtype=int32, numpy=3>
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Tf.argmax() 返回张量沿指定维度最大值的索引 tf.argmax(张量名,axis=操作轴)
例子:import tensorflow as tf test = np.array([[1,2,3],[2,3,4],[5,4,3],[8,7,2]]) print(test) print(tf.argmax(test,axis=0)) #返回每一列最大值的索引 print(tf.argmax(test,axis=1)) #返回每一行最大值的索引 输出结果: [[1 2 3] [2 3 4] [5 4 3] [8 7 2]] tf.Tensor([3 3 1], shape=(3,), dtype=int64) tf.Tensor([2 2 0 0], shape=(4,), dtype=int64)
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Tf.where() 条件语句真返回A,条件语句假返回B tf.where(条件语句,真返回A,假返回B)
例子:a = tf.constant([1,2,3,1,1]) b = tf.constant([0,1,3,4,5]) c = tf.where(tf.greater(a,b),a,b) #若a>b,返回a对应位置的元素,否则返回b对应位置的元素 print("c:",c) 输出结果: c: tf.Tensor([1 2 3 4 5], shape=(5,), dtype=int32)
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np.random.RandomState.rand()返回一个[0,1)之间的一个随机数 np.random.RandomState.rand(维度) #维度为空,返回标量
例子:import numpy as np rdm = np.random.RandomState(seed=1) #seed=常数 表示每次生成随机数相同 a = rdm.rand() #返回一个随机标量 b = rdm.rand(2,3) #返回维度为2行3列随机数矩阵 print("a:",a) print("b:",b) 输出结果: a: 0.417022004702574 b: [[7.20324493e-01 1.14374817e-04 3.02332573e-01] [1.46755891e-01 9.23385948e-02 1.86260211e-01]]
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np.vstack()将两个数组按垂直方向相加 np.vstack(数组1,数组2)
例子:import numpy as np a = np.array([1,2,3]) b = np.array([4,5,6]) c = np.vstack((a,b)) print("c:\n",c) 输出结果: c: [[1 2 3] [4 5 6]]
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np.mgrid[]、.ravel()、np.c_[]
np.mgrid[起始值:结束值:步长,起始值:结束值:步长,……] [起始值,结束值)前闭后开的一个等差数列
x.ravel()将x变为一维数组,“把 . 前变量拉直”
np.c_[]使返回的间隔数值点配对 np.c_[数组1,数组2,……]
例子:import numpy as np x,y = np.mgrid[1:3:1,2:4:0.5] grid = np.c_[x.ravel(),y.ravel()] print("x:",x) print("y:",y) print("grid:\n",grid) 输出结果: x: [[1. 1. 1. 1.] [2. 2. 2. 2.]] y: [[2. 2.5 3. 3.5] [2. 2.5 3. 3.5]] grid: [[1. 2. ] [1. 2.5] [1. 3. ] [1. 3.5] [2. 2. ] [2. 2.5] [2. 3. ] [2. 3.5]]
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