前言

在学习代码的时候难免遇到一些小函数，不值得为每一个函数写一篇博文，于是把他们汇总起来。由于函数较多所以这只是第一小节，以后还会有。

len()

Python len() 方法返回对象（字符、列表、元组等）长度或项目个数。例如：

a=[1,2,3,4]
print(len(a))

结果：

4

但是请注意，假设a是个矩阵：

a=[[1,2,3,4],[12,3,4,5]]
print(len(a))

结果：2
所以我们可以看出如果是矩阵，他就是把每一行看做一个项目，这区别于.shape函数。

tf.get_variable()

tf.get_variable(name, shape, initializer) 创建或返回给定名称的变量

tf.contrib.slim.conv2d()

这个函数就是卷积操作，我们需要了解的是它的参数：
tf.contrib.slim.conv2d (inputs,

            num_outputs,[卷积核个数]

            kernel_size,[卷积核的高度，卷积核的宽度]

            stride=1,

            padding='SAME',

)

tf.reduce_sum( )

reduce_sum() 用于计算张量tensor沿着某一维度的和，可以在求和后降维。

tf.reduce_sum(
    input_tensor, 
    axis=None, 
    keepdims=None,
    name=None,
    reduction_indices=None, 
    keep_dims=None)

input_tensor：待求和的tensor;
axis：指定的维，如果不指定，则计算所有元素的总和;
keepdims：是否保持原有张量的维度，设置为True，结果保持输入tensor的形状，设置为False，结果会降低维度，如果不传入这个参数，则系统默认为False;
name：操作的名称;
reduction_indices：在以前版本中用来指定轴，已弃用;
keep_dims：在以前版本中用来设置是否保持原张量的维度，已弃用;

tf.minimum()

tf.miniimum：用法tf.miiinimum(a,b),返回的是a,b之间的最小值

tf.log（）和tf.cos（）

这就很简单了，分别是对数函数和角度函数