tensorflow常用函数及操作命令
tensorflow的embedding函数参数
TensorFlow的embedding函数参数1.导言在使用深度学习进行自然语言处理（N LP）任务时，词嵌入（W or dE mb ed di ng）是一个重要的概念。
它将自然语言中的词语转化为低维稠密向量，可以在机器学习模型中使用。
Te ns or Fl ow是一个广泛应用于深度学习的开源框架，其中的em be dd i ng函数可以帮助我们实现词嵌入的功能。
本文将详细介绍Te ns or Flo w的e mb ed di ng函数以及其参数的使用方法。
2. Te nsorFlo w的e m b e d d i n g函数T e ns or Fl ow的e mbe d di ng函数是一个非常强大和灵活的函数，用于实现词嵌入的功能。
它将一个整数序列作为输入，并将其转换为对应的词嵌入向量序列。
具体来说，e mb ed di ng函数将整数序列表示为矩阵的形式，其中每一行都是一个词嵌入向量。
3. em bedding函数的参数在使用e mb ed di ng函数时，我们可以根据需要设置不同的参数。
下面是一些常用的参数：3.1i n p u t_d i mi n pu t_di m参数指定了输入序列中不同词语的个数。
它是一个正整数。
例如，如果我们的输入序列中有10000个不同的词语，那么i np ut_d im应该设置为10000。
3.2o u t p u t_d i mo u tp ut_d im参数指定了每个词语的词嵌入向量的维度。
它是一个正整数。
例如，如果我们希望每个词语的词嵌入向量是100维的，那么o u tp ut_d im应该设置为100。
3.3i n p u t_l e n g t hi n pu t_le ng th参数指定了输入序列的长度。
它允许我们指定不同序列的长度。
例如，如果我们的输入序列的长度是10，那么i n pu t_le ng th应该设置为10。
3.4e m b e d d i n g s_i n i t i a l i z e re m be dd in gs_i ni tia l iz er参数指定了词嵌入矩阵的初始化方法。
tensorflow和torch的基本函数 -回复
tensorflow和torch的基本函数-回复TensorFlow和Torch是两个流行的机器学习框架，都提供了丰富的基本函数。
本文将逐步回答有关这些函数的问题，并介绍它们的用法和特点。
TensorFlow是由Google开发的一个开源机器学习框架，被广泛用于构建和训练各种类型的神经网络模型。
Torch是一个基于Lua编程语言的科学计算框架，提供了丰富的工具和模块，用于构建深度学习模型。
这两个框架在实现深度学习模型方面都具有很高的性能和灵活性。
在TensorFlow中，基本函数通常用于定义计算图中的各个操作。
计算图是一种有向无环图，其中节点表示操作，边表示数据流。
每个基本函数都代表一个操作节点，用于执行特定的计算。
以下是一些常见的基本函数及其用法：1. tf.constant(value, dtype=None, shape=None, name='Const')这个函数用于创建一个常量张量。
参数value是常量的值，dtype是数据类型，shape是张量的形状，name是操作的名称。
例如，创建一个形状为(2, 2)的常量张量：import tensorflow as tfx = tf.constant([[1, 2], [3, 4]])2. tf.Variable(initial_value, dtype=None, name=None)这个函数用于创建一个可变的张量。
参数initial_value是初始化张量的值，dtype是数据类型，name是操作的名称。
例如，创建一个初始值为0的可变张量：import tensorflow as tfx = tf.Variable(0)3. tf.placeholder(dtype, shape=None, name=None)这个函数用于创建一个占位符张量。
占位符是在模型训练和预测过程中用于输入数据的张量，可以在运行时传入具体的值。
参数dtype是数据类型，shape是张量的形状，name是操作的名称。
size_lookup函数的用法(一)
size_lookup函数的用法(一)Size_lookup函数的用法在深度学习中，我们常常需要将输入数据调整为指定的形状和尺寸。
而size_lookup函数则是一种常用的工具，在TensorFlow中被广泛应用于数据重塑和尺寸调整的场景。
本文将介绍size_lookup函数的用法，希望能对读者有所帮助。
什么是size_lookup函数？size_lookup函数是TensorFlow中的一个操作符，用于查询给定数据的形状和尺寸。
它可以将数据从一个形状转换为另一个形状，同时调整数据的尺寸和维度。
size_lookup函数常用于卷积神经网络、循环神经网络、自编码器等深度学习模型中，以帮助实现数据的重塑和尺寸调整。
size_lookup函数的语法size_lookup函数的语法比较简单，下面是它的基本语法：tf.size_lookup(input, output_shape)其中，input表示待重塑的数据；output_shape表示重塑后的形状。
size_lookup函数的应用下面通过几个例子，来演示size_lookup函数的应用。
例子1：数据重塑假设我们有一个形状为[batch_size, height, width, channels]的数据，现在需要将它重塑为[batch_size, height*width, channels]的形状。
这时，可以使用size_lookup函数来方便地实现数据的重塑。
input= tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 28, 28, 3])output_shape = tf.constant([1,-1,3])output = tf.reshape(input, tf.size_lookup(input, output_shape))在上面的例子中，我们首先定义了一个输入数据input和一个目标形状output_shape，然后使用size_lookup函数查询出目标形状对应的尺寸，并将input按照目标尺寸进行重塑。
Python深度学习库TensorFlow
Python深度学习库TensorFlow一、引言随着人工智能技术的不断发展，深度学习已经成为当前最热门的研究领域之一。
在深度学习中，神经网络是最基本的模型之一，而TensorFlow正是一款用于建立神经网络的深度学习框架。
TensorFlow是谷歌（Google）公司开发的一套开源机器学习库，它能够支持多种语言，包括Python和C++。
TensorFlow提供了一个强大的图计算框架，使得用户可以轻松地构建、训练和优化神经网络模型。
本文将介绍TensorFlow的基本概念、基础用法以及构建深度神经网络模型的相关内容，以帮助初学者快速上手TensorFlow。
本文还将简要介绍TensorFlow在各种领域中的应用案例，以展示TensorFlow的强大功能和广泛应用领域。
二、TensorFlow基本概念TensorFlow的整个计算过程都是基于图（Graph）的，其中节点表示操作（Operation），边表示操作之间的依赖关系。
一个TensorFlow 程序通常包括两个阶段：定义阶段和执行阶段。
在定义阶段，用户需要定义神经网络的结构和目标函数；在执行阶段，TensorFlow会建立图并运行神经网络。
下面是TensorFlow的几个基本概念及其简要介绍：1.张量（Tensor）：张量是TensorFlow中的核心数据结构，可以看做是多维数组，可以包含任意数量的维度。
张量用于表示神经网络的输入、输出和参数。
2.操作（Operation）：操作是TensorFlow中的基本计算单元，表示节点。
节点可以是数学运算、数组操作或是神经网络层等。
例如，加法操作（tf.add）和矩阵乘法操作（tf.matmul）都是一种操作。
3.变量（Variable）：变量是TensorFlow中的一个或多个张量，用于存储模型的参数。
变量在训练过程中会被更新，从而实现模型的优化。
4.会话（Session）：会话是TensorFlow中的一个运行环境。
Tensorflow损失函数（lossfunction）及自定义损失函数（三）
Tensorflow损失函数（lossfunction）及⾃定义损失函数（三）版权声明：本⽂为博主原创⽂章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原⽂出处链接和本声明。
本⽂链接：https:///limiyudianzi/article/details/80697711我主要分三篇⽂章给⼤家介绍tensorflow的损失函数，本篇为tensorflow⾃定义损失函数。
（⼀）tensorflow内置的四个损失函数（⼆）其他损失函数（三）⾃定义损失函数⾃定义损失函数是损失函数章节的结尾，学习⾃定义损失函数，对于提⾼分类分割等问题的准确率很有帮助，同时探索新型的损失函数也可以让你⽂章多多。
这⾥我们介绍构建⾃定义损失函数的⽅法，并且介绍可以均衡正负例的loss，以及在多分类中可以解决样本数量不均衡的loss的⽅法。
⾸先为了有⾜够的知识学会⾃定义损失函数，我们需要知道tensorflow都能实现什么样的操作。
其实答案是你常见的数学运算都可以，所以说只要你能把⼼中的损失函数表达为数学式的形式，那么你就能够将其转变为损失函数的形式。
下⾯介绍⼀些常见的函数：四则运算：tf.add(Tensor1,Tensor2)，tf.sub(Tensor1,Tensor2)， tf.mul(Tensor1,Tensor2)，tf.div（Tensor1,Tensor2）这⾥的操作也可以被正常的加减乘除的负号所取代。
这⾥想要指出的是乘法和除法的规则和numpy库是⼀样的，是matlab中的点乘⽽不是矩阵的乘法，矩阵的乘法是tf.matmul(Tensor1, Tensor2)基础运算：取模运算(tf.mod())，绝对值(tf.abs())，平⽅(tf.square())，四舍五⼊取整(tf.round())，取平⽅根(tf.sqrt()) ，⾃然对数的幂(tf.exp()) ，取对数(tf.log()) ，幂(tf.pow()) ，正弦运算(tf.sin())。
tensorflow的基本用法
一、介绍tensorflow1.1 tensorflow的概念和作用1.2 tensorflow的优势和应用领域二、tensorflow的安装和配置2.1 安装tensorflow的环境要求2.2 tensorflow的安装步骤2.3 tensorflow的配置三、tensorflow的基本操作3.1 创建tensorflow的计算图3.2 tensorflow的变量和常量3.3 tensorflow的会话和执行3.4 tensorboard的可视化操作四、tensorflow的神经网络模型4.1 tensorflow的激活函数4.2 tensorflow的损失函数4.3 tensorflow的优化器五、tensorflow的模型训练和评估5.1 tensorflow的数据加载和预处理 5.2 tensorflow的模型训练5.3 tensorflow的模型评估六、tensorflow的模型部署6.1 tensorflow模型的保存和加载6.2 tensorflow模型在生产环境的部署七、总结在当今大数据和人工智能的时代背景下，深度学习技术的发展已经成为了大势所趋。
而在深度学习技术中，TensorFlow作为Google推出的一款开源的深度学习框架，成为了业界广泛使用的工具。
掌握TensorFlow的基本用法是每一个从事人工智能或深度学习相关工作的从业者必不可少的技能之一。
一、介绍tensorflow1.1 tensorflow的概念和作用TensorFlow是一个端到端开源的机器学习框架。
它拥有一个全面而灵活的生态系统，包括各种工具、库和社区资源，可以帮助研究人员推动先进的机器学习和深度学习算法的发展。
TensorFlow最初是由Google大脑团队（Google Brain Team）的研究人员和工程师开发的，用于机器学习和深度神经网络方面的研究，但现在已经成为了Google内部大部分深度学习项目的首选工具，并且得到了广泛的应用。
tensorflow的张量维度方法
tensorflow的张量维度方法
TensorFlow提供了一系列用于处理张量维度的方法，以下是
一些常用的方法：
1. `tf.shape(tensor)`: 返回张量的形状，以一个一维整数张量的
形式返回。
2. `tf.size(tensor)`: 返回张量中元素的个数，以一个标量张量的
形式返回。
3. `tf.rank(tensor)`: 返回张量的阶数，即张量的维度数。
4. `tf.reshape(tensor, shape)`: 返回一个具有新形状的张量，新形状由参数`shape`指定。
5. `tf.expand_dims(tensor, axis)`: 在指定的`axis`上为张量添加一个新的维度。
6. `tf.squeeze(tensor, axis)`: 移除张量中长度为1的维度，如果
指定了`axis`，则只移除该轴上的长度为1的维度。
7. `tf.concat(tensors, axis)`: 沿指定的`axis`将多个张量连接起来。
8. `tf.split(tensor, num_or_size_splits, axis)`: 沿指定的`axis`将张
量分割为多个子张量。
9. `tf.transpose(tensor, perm)`: 对张量进行转置操作，`perm`参
数指定了新的维度顺序。
10. `tf.tile(tensor, multiples)`: 通过在指定的维度上复制张量的一些或所有维度来创建新的张量。
这些方法可以帮助您灵活地处理和操作张量的维度。
Tensorflow笔记：神经网络优化-损失函数
print(X) print(Y_)
# 1定义神经网络的输入、参数和输出,定义前向传播过程。 x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 2)) y_ = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 1))
w = tf.Variable(tf.random_normal([2, 1], stddev=1, seed=1))
改变神经网络中所有参数使损失函数不断减小从而训练出更高准确率的神经网络模型
Tensorflow笔记：神经网络优化 -损失函数
√ 神经元模型： 用数学公式表示为： (∑xw +b)， ， f 为激活函数。 神经网络 是 以神经元为基本单元构成的. √ 激活函数： 引入 非线性 激 活因素，提高模型表达力 常用的激活 函数有 relu 、 sigmoid 、 tanh 等。 激活函数 relu: : 在 tensorflow 中， 用 tf.nn.relu()
# coding:utf-8 # 0导入模块，生成模拟数据集。 import tensorflow as tf import numpy as np
BATCH_SIZE = 8 SEED = 23455
# 基于seed产生随机数 rdm = np.random.RandomState(SEED) X = rdm.rand(32, 2) Y_ = [[x1 + x2 +(rdm.rand()/10.0-0.05)] for (x1, x2) in X]
print("After %d training step(s)" % (i)) print("w1:\n", sess.run(w))
tensorflowflow使用手册
tensorflowflow使用手册（实用版）目录1.TensorFlow 简介2.TensorFlow 的安装与配置3.TensorFlow 的基本概念与术语4.TensorFlow 的运算与操作5.TensorFlow 的训练与优化6.TensorFlow 的高级特性与应用7.TensorFlow 的示例与实践正文1.TensorFlow 简介TensorFlow 是一个开源的机器学习框架，由 Google 大脑团队开发。
它广泛应用于各种机器学习任务，如计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。
TensorFlow 提供了丰富的 API 和工具，使得开发者可以轻松地构建、训练和部署深度学习模型。
2.TensorFlow 的安装与配置在使用 TensorFlow 之前，需要先安装 TensorFlow。
TensorFlow 支持多种平台，包括 Linux、macOS 和 Windows。
安装 TensorFlow 可以通过 pip 或者克隆 GitHub 代码的方式进行。
安装完成后，需要配置TensorFlow 的环境变量，以便在 Python 程序中调用 TensorFlow 的库。
3.TensorFlow 的基本概念与术语TensorFlow 包含许多基本概念和术语，如张量（Tensor）、节点（Node）、操作（Operation）、变量（Variable）等。
理解这些概念和术语对于深入使用 TensorFlow 至关重要。
4.TensorFlow 的运算与操作TensorFlow 提供了丰富的运算和操作，包括矩阵运算、广播、卷积、归一化等。
这些操作可以用于构建复杂的深度学习模型。
5.TensorFlow 的训练与优化在 TensorFlow 中，可以使用反向传播算法对模型进行训练。
TensorFlow 还提供了多种优化算法，如随机梯度下降（SGD）、Adam、RMSProp 等，以加速模型的收敛。
tf.gather函数用法
tf.gather函数用法
tf.gather函数是TensorFlow中用于按照给定索引从输入张量中收集切片的函数。
它的用法如下：
```python
tf.gather(params, indices, axis=None, batch_dims=0, name=None)
```
参数说明：
- params：输入数据的张量
- indices：一个包含要获取切片的索引的张量。
也可以是一个整数列表，表示每个维度上的索引。
- axis：一个整数，表示从哪个轴获取切片。
默认为None，表示从平铺的完整张量中获取切片。
- batch_dims：一个整数，表示批次维度的数量。
默认为0，意味着只有在第一个维度上分批次获取切片。
- name：可选的操作名称。
示例：
```python
import tensorflow as tf
# 定义输入数据
inputs = tf.constant([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
# 按照给定索引从输入张量中获取切片
out = tf.gather(inputs, [0, 2], axis=0)
print(out.numpy())
# 输出：
# [[1 2]
# [5 6]]
```
在这个例子中，我们使用tf.gather函数按照给定的索引获取了一个新的张量，其中包含输入张量中第0和第2行的数据。
tf常用函数
tf常用函数TensorFlow是一个开源的深度学习框架，它提供了许多常用的函数和工具，用于构建和训练神经网络模型。
以下是一些常用的TensorFlow函数和它们的功能：tf.constant()：创建一个常量张量，用于定义一个不可变的数值。
tf.placeholder()：创建一个占位符张量，用于在运行图中插入一个变量或常量。
tf.Variable()：创建一个变量张量，用于定义模型的可训练参数。
tf.data.Dataset()：创建一个数据集对象，用于处理数据输入。
tf.Session()：创建一个会话对象，用于运行TensorFlow图。
tf.train.Optimizer()：创建一个优化器对象，用于更新模型的参数。
tf.nn.softmax()：对输入张量的每一行应用softmax函数，将其转换为概率分布。
tf.nn.sigmoid()：对输入张量的每一行应用sigmoid函数，将其转换为0到1之间的值。
tf.nn.relu()：对输入张量的每一行应用ReLU（Rectified Linear Unit）函数，将其转换为非负值。
tf.nn.l2_normalize()：对输入张量的每一行应用L2归一化操作，将其长度变为1。
tf.matmul()：对两个张量进行矩阵乘法运算。
tf.reduce_mean()：计算输入张量的均值。
tf.reduce_sum()：计算输入张量的和。
tf.argmax()：返回输入张量中最大值的索引。
tf.argmin()：返回输入张量中最小值的索引。
tf.where()：根据条件对输入张量中的元素进行取舍。
tf.case()：根据条件对输入张量中的元素进行取舍，类似于Python中的switch-case语句。
tf.while_loop()：创建一个循环结构，类似于Python中的while循环。
tf.map_fn()：对输入张量中的每个元素应用指定的函数，并返回一个新的张量。
tensorflow常用函数手册
一、介绍在深度学习领域，TensorFlow是一种广泛使用的开源机器学习框架。
它提供了丰富的函数库，使得开发者能够快速构建和训练各种复杂的神经网络模型。
本文将介绍一些常用的TensorFlow函数，帮助读者更好地理解和应用TensorFlow框架。
二、基本数据操作1. tf.constant()tf.constant()函数可以创建一个常量张量，其值在图构建时就已经确定。
这个函数的参数包括value和dtype，分别表示张量的值和数据类型。
例如：```pythona = tf.constant([1, 2, 3], dtype=tf.float32)```2. tf.Variable()tf.Variable()函数用于创建一个可训练的变量。
其参数包括initial_value和dtype，分别表示变量的初始值和数据类型。
例如： ```pythonw = tf.Variable(initial_value=tf.random_normal([2, 2]),dtype=tf.float32)```3. tf.placeholder()tf.placeholder()函数用于创建一个占位符，其值在图执行时才会被指定。
这个函数的参数包括dtype和shape，分别表示占位符的数据类型和形状。
例如：```pythonx = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[None, 784])```三、神经网络构建1. yers.dense()yers.dense()函数用于创建一个全连接层。
其参数包括inputs、units和activation，分别表示输入张量、输出单元数和激活函数。
例如：```pythonh = yers.dense(inputs=x, units=128, activation=tf.nn.relu) ```2. tf.nn.conv2d()tf.nn.conv2d()函数用于创建一个二维卷积层。
tensorflow中gradients函数的用法 -回复
tensorflow中gradients函数的用法-回复TensorFlow是一个开源的机器学习框架，用于构建、训练和部署各种机器学习模型。
在TensorFlow中，gradients函数用于计算一个计算图中各个变量的梯度。
本文将一步一步解释gradients函数的用法，并展示几个示例来说明其应用。
1. 简介在机器学习中，梯度是一个非常重要的概念。
梯度表示函数在某一点的变化率，可以用于优化模型的参数。
TensorFlow中的gradients函数可以自动计算出函数相对于指定变量的梯度，无需手动进行求导操作。
2. gradients函数的基本用法gradients函数的基本用法非常简单。
它接受两个参数：目标变量和计算图中的操作。
下面是一个典型的使用gradients函数的例子：import tensorflow as tf# 定义计算图x = tf.Variable(2.0)y = tf.square(x)# 计算y对x的梯度grad = tf.gradients(y, x)# 创建一个会话并运行计算图with tf.Session() as sess:sess.run(tf.global_variables_initializer())print(sess.run(grad))上面的代码中，我们定义了一个计算图，其中x是一个变量，y是x的平方。
然后，我们使用gradients函数计算y对x的梯度。
最后，我们在会话中运行计算图，并打印出梯度的值。
3. gradients函数的返回值gradients函数的返回值是一个列表，每个元素对应着目标变量相对于计算图中的一个操作的梯度。
例如，在上面的例子中，返回值是一个长度为1的列表。
如果计算图中有多个操作，返回值将是一个长度等于操作数量的列表。
4. 多个变量的梯度计算gradients函数也支持计算多个变量的梯度。
下面是一个示例：import tensorflow as tf# 定义计算图x = tf.Variable(2.0)y = tf.Variable(3.0)z = tf.multiply(x, y)# 计算z对x和y的梯度grads = tf.gradients(z, [x, y])# 创建一个会话并运行计算图with tf.Session() as sess:sess.run(tf.global_variables_initializer())print(sess.run(grads))上面的代码中，我们定义了一个计算图，其中x和y都是变量，z是x和y的乘积。
tensorflow创建张量并获取元素的方法
tensorflow创建张量并获取元素的方法TensorFlow是一个非常流行的深度学习框架，它的基本单位是张量。
在使用TensorFlow进行深度学习时，需要创建张量并获取其元素。
本文将介绍如何使用TensorFlow创建张量并获取元素的方法。
一、创建张量TensorFlow中最基本的数据结构是张量。
张量可以看作是多维数组，可以保存数字、字符串甚至是图像和视频等复杂数据类型。
在TensorFlow中，可以使用tf.constant()函数来创建常量张量。
例如，下面的代码创建了一个包含3个元素的一维张量，并将其赋值给变量a：```import tensorflow as tfa = tf.constant([1, 2, 3])```也可以使用tf.Variable()函数来创建变量张量。
变量张量可以在运行过程中被修改，常量张量则不能。
例如，下面的代码创建了一个包含3个元素的一维变量张量，并将其赋值给变量b：```import tensorflow as tfb = tf.Variable([1, 2, 3])```二、获取张量的元素可以使用tf.print()函数来打印张量的元素。
例如，下面的代码打印了变量a和b的元素：```import tensorflow as tfa = tf.constant([1, 2, 3])b = tf.Variable([1, 2, 3])tf.print('a:', a)tf.print('b:', b)```输出结果如下：```a: [1 2 3]b: [1 2 3]```也可以使用索引来获取张量的元素。
需要注意的是，TensorFlow 中的张量索引从0开始。
例如，下面的代码获取了变量a和b的第二个元素：```import tensorflow as tfa = tf.constant([1, 2, 3])b = tf.Variable([1, 2, 3])tf.print('a[1]:', a[1])tf.print('b[1]:', b[1])```输出结果如下：```a[1]: 2b[1]: 2```总结本文介绍了如何使用TensorFlow创建张量并获取元素的方法。
tensorflow中的梯度求解及梯度裁剪操作
tensorflow中的梯度求解及梯度裁剪操作1. tensorflow中梯度求解的⼏种⽅式1.1 tf.gradientstf.gradients(ys,xs,grad_ys=None,name='gradients',colocate_gradients_with_ops=False,gate_gradients=False,aggregation_method=None,stop_gradients=None,unconnected_gradients=tf.UnconnectedGradients.NONE)计算ys关于xs的梯度，tf.gradients返回的结果是⼀个长度为len(xs)的tensor列表list，例如tf.gradients(y, [x1, x2, x3]返回[dy/dx1, dy/dx2, dy/dx3]当y与x⽆关时，即graph⽆x到y的路径，则求y关于x的梯度时返回[None]；参数stop_gradients指定的变量对当前梯度求解⽽⾔，梯度求解将⽌于这些变量。
a = tf.constant(0.)b = 2 * ag = tf.gradients(a + b, [a, b], stop_gradients=[a, b]) #梯度计算不再追溯a,b之前的变量输出：In: sess.run(g)out:[1.0, 1.0]如果不设置stop_gradients参数则反向传播梯度计算将追溯到最开始的值a,输出结果为：In : sess.run(g)Out: [3.0, 1.0]1.2 pute_gradientscompute_gradients(loss,var_list=None,gate_gradients=GATE_OP,aggregation_method=None,colocate_gradients_with_ops=False,grad_loss=None)pute_gradients是tf.gradients的封装，作⽤相同，但是tfgradients只返回梯度，compute_gradients返回梯度和可导的变量；pute_gradients是optimizer.minimize()的第⼀步，pute_gradients返回⼀个[(gradient, variable),…]的元组列表，其中gradient是tensor。
Tensorflow-tf常用函数使用（持续更新中）
Tensorflow-tf常⽤函数使⽤（持续更新中）本⼈较懒，故间断更新下常⽤的tf函数以供参考：⼀、tf.reduce_sum( )reduce_sum( ) 个⼈理解是降维求和函数，在 tensorflow ⾥⾯，计算的都是 tensor，可以通过调整 axis 的维度来控制求和维度。
参数：input_tensor：要减少的张量.应该有数字类型.axis：要减⼩的尺⼨.如果为None(默认),则缩⼩所有尺⼨.必须在范围[-rank(input_tensor), rank(input_tensor))内.keep_dims：如果为true,则保留长度为1的缩⼩尺⼨.name：操作的名称(可选).reduction_indices：axis的废弃的名称.返回：该函数返回减少的张量.numpy兼容性相当于np.sum；此处axis为tensor的阶数，使⽤该函数将消除tensor指定的阶axis，同时将该阶下的所有的元素进⾏累积求和操作。
看⼀个官⽅⽰例：x = tf.constant([[1, 1, 1], [1, 1, 1]])tf.reduce_sum(x) # 6tf.reduce_sum(x, 0) # [2, 2, 2]tf.reduce_sum(x, 1) # [3, 3]tf.reduce_sum(x, 1, keep_dims=True) # [[3], [3]]tf.reduce_sum(x, [0, 1]) # 6此函数计算⼀个张量的各个维度上元素的总和.函数中的input_tensor是按照axis中已经给定的维度来减少的；除⾮ keep_dims 是true,否则张量的秩将在axis的每个条⽬中减少1；如果keep_dims为true,则减⼩的维度将保留为长度1.如果axis没有条⽬,则缩⼩所有维度,并返回具有单个元素的张量.⼆、tf.ones_like | tf.zeros_liketf.ones_like(tensor,dype=None,name=None)tf.zeros_like(tensor,dype=None,name=None)新建⼀个与给定的tensor类型⼤⼩⼀致的tensor，其所有元素为1和0，⽰例如下：tensor=[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]x = tf.ones_like(tensor)print(sess.run(x))#[[1 1 1],# [1 1 1]]三、tf.reduce_mean（）tf.reduce_mean 函数⽤于计算张量tensor沿着指定的数轴（tensor的某⼀维度）上的的平均值，主要⽤作降维或者计算tensor（图像）的平均值。
Tensorflow学习笔记（3）tf.set_random_seed（seed）
Tensorflow学习笔记（3）tf.set_random_seed（seed）1、tf.ones(shape,type=tf.float32,name=None)tf.ones([2, 3], int32) ==> [[1, 1, 1], [1, 1, 1]]2、tf.zeros(shape,type=tf.float32,name=None)tf.zeros([2, 3], int32) ==> [[0, 0, 0], [0, 0, 0]]3、tf.ones_like(tensor,dype=None,name=None)新建一个与给定的tensor类型大小一致的tensor，其所有元素为1。
# 'tensor' is [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]tf.ones_like(tensor) ==> [[1, 1, 1], [1, 1, 1]]4、tf.zeros_like(tensor,dype=None,name=None)新建一个与给定的tensor类型大小一致的tensor，其所有元素为0。
# 'tensor' is [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]tf.ones_like(tensor) ==> [[0, 0, 0], [0, 0, 0]]5、tf.fill(dim,value,name=None)创建一个形状大小为dim的tensor，其初始值为value# Output tensor has shape [2, 3].fill([2, 3], 9) ==> [[9, 9, 9][9, 9, 9]]6、tf.constant(value,dtype=None,shape=None,name='Const') 创建一个常量tensor，先给出value，可以设定其shape# Constant 1-D Tensor populated with value list.tensor = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]) => [1 2 3 4 5 6 7]# Constant 2-D tensor populated with scalar value -1.tensor = tf.constant(-1.0, shape=[2, 3]) => [[-1. -1. -1.] [-1. -1. -1.]7、tf.linspace(start,stop,num,name=None)返回一个tensor，该tensor中的数值在start到stop区间之间取等差数列（包含start和stop），如果num>1则差值为(stop-start)/(num-1)，以保证最后一个元素的值为stop。
tensorflow常用函数介绍
tensorflow常⽤函数介绍tensorflow常⽤函数介绍tf.train.Supervisor可以简化编程,避免显⽰地实现restore操作.通过⼀个例⼦看.import tensorflow as tfimport numpy as npimport oslog_path = r"D:\Source\model\linear"log_name = "linear.ckpt"# Create 100 phony x, y data points in NumPy, y = x * 0.1 + 0.3x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32)y_data = x_data * 0.1 + 0.3# Try to find values for W and b that compute y_data = W * x_data + b# (We know that W should be 0.1 and b 0.3, but TensorFlow will# figure that out for us.)W = tf.Variable(tf.random_uniform([1], -1.0, 1.0))b = tf.Variable(tf.zeros([1]))y = W * x_data + b# Minimize the mean squared errors.loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_data))optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5)train = optimizer.minimize(loss)# Before starting, initialize the variables. We will 'run' this first.saver = tf.train.Saver()init = tf.global_variables_initializer()# Launch the graph.sess = tf.Session()sess.run(init)if len(os.listdir(log_path)) != 0: # 已经有模型直接读取saver.restore(sess, os.path.join(log_path, log_name))for step in range(201):sess.run(train)if step % 20 == 0:print(step, sess.run(W), sess.run(b))saver.save(sess, os.path.join(log_path, log_name))这段代码是对tensorflow官⽹上的demo做⼀个微⼩的改动.如果模型已经存在,就先读取模型接着训练.tf.train.Supervisor可以简化这个步骤.看下⾯的代码.import tensorflow as tfimport numpy as npimport oslog_path = r"D:\Source\model\supervisor"log_name = "linear.ckpt"x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32)y_data = x_data * 0.1 + 0.3W = tf.Variable(tf.random_uniform([1], -1.0, 1.0))b = tf.Variable(tf.zeros([1]))y = W * x_data + bloss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_data))optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5)train = optimizer.minimize(loss)saver = tf.train.Saver()init = tf.global_variables_initializer()sv = tf.train.Supervisor(logdir=log_path, init_op=init) # logdir⽤来保存checkpoint和summarysaver = sv.saver # 创建saverwith sv.managed_session() as sess: # 会⾃动去logdir中去找checkpoint，如果没有的话，⾃动执⾏初始化for i in range(201):sess.run(train)if i % 20 == 0:print(i, sess.run(W), sess.run(b))saver.save(sess, os.path.join(log_path, log_name))sv = tf.train.Supervisor(logdir=log_path, init_op=init)会判断模型是否存在.如果存在,会⾃动读取模型.不⽤显式地调⽤restore.1.问题描述很多时候，我们都会在会话中加⼊⼀句：sess.run(tf.global_variables_initializer())⾄于为什么，好像就是觉得要初始化变量⽽已，其实，这句话有具体的应⽤原因2.⽤程序来说明import tensorflow as tf# 必须要使⽤global_variables_initializer的场合# 含有tf.Variable的环境下，因为tf中建⽴的变量是没有初始化的，也就是在debug时还不是⼀个tensor量，⽽是⼀个Variable变量类型size_out = 10tensor = tf.Variable(tf.random_normal(shape=[size_out]))init = tf.global_variables_initializer()with tf.Session() as sess:sess.run(init) # initialization variablesprint(sess.run(tensor))# 可以不适⽤初始化的场合# 不含有tf.Variable、tf.get_Variable的环境下# ⽐如只有tf.random_normal或tf.constant等size_out = 10tensor = tf.random_normal(shape=[size_out]) # 这⾥debug是⼀个tensor量哦init = tf.global_variables_initializer()with tf.Session() as sess:# sess.run(init) # initialization variablesprint(sess.run(tensor))在tensorflow中，tf.gradients()的参数如下：tf.gradients(ys, xs,grad_ys=None,name='gradients',colocate_gradients_with_ops=False,gate_gradients=False,aggregation_method=None,stop_gradients=None)1234567先不给出参数的意义~对求导函数⽽⾔，其主要功能即求导公式：∂ y ∂ x \frac {\partial y}{\partial x}∂x∂y。
tf.gather函数
tf.gather函数tf.gather函数是TensorFlow中非常常用的函数之一，它用于从给定的tensor中收集指定的索引元素。
在本篇文章中，我们将讨论tf.gather函数的语法、用法以及一些例子，以帮助读者更好地理解和应用该函数。
tf.gather函数的语法如下：```tf.gather(params, indices, axis=None, batch_dims=0, name=None) ```参数说明：- params: 需要收集元素的tensor。
- indices: 指定要收集的元素的索引。
可以是一个整数张量或一个可以被广播到params维度的张量。
- axis: 指定收集的轴。
默认为None，表示在params的所有轴上进行收集。
如果指定了一个非None的axis，那么只有此轴上的indices才会被使用，并且params的rank会减少1。
- batch_dims: 指定indices中的元素是batch维度的索引还是元素维度的索引。
默认为0，表示indices中的元素是batch维度的索引，可以是一个整数或一个整数张量。
- name: 操作的名称。
下面我们通过一些具体的例子来演示tf.gather函数的用法。
【例子1】基本用法```pythonimport tensorflow as tfparams = tf.constant([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])indices = tf.constant([0, 2])result = tf.gather(params, indices)print(result)# 输出: [[1 2]# [5 6]]```在这个例子中，我们创建了一个3x2的常量tensor params，然后指定了要收集的索引为[0, 2]，所以最终返回的结果是params中索引为0和2的行，即[[1, 2], [5, 6]]。
【例子2】指定轴```pythonimport tensorflow as tfparams = tf.constant([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])indices = tf.constant([1])result = tf.gather(params, indices, axis=1)print(result)# 输出: [[2]# [4]# [6]]```在这个例子中，我们仍然使用了一个3x2的常量tensor params，但是这次我们指定了axis=1，表示我们只在params的第一个轴上进行收集。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
1、tensorflow常用函数TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如CPU 或GPU。
一般你不需要显式指定使用CPU 还是GPU, TensorFlow 能自动检测。
如果检测到GPU, TensorFlow 会尽可能地利用找到的第一个GPU 来执行操作.并行计算能让代价大的算法计算加速执行，TensorFlow也在实现上对复杂操作进行了有效的改进。
大部分核相关的操作都是设备相关的实现，比如GPU。
下面是一些重要的操作/核：操作组操作Maths Add, Sub, Mul, Div, Exp, Log, Greater, Less, EqualArray Concat, Slice, Split, Constant, Rank, Shape, ShuffleMatrix MatMul, MatrixInverse, MatrixDeterminantNeuronal Network SoftMax, Sigmoid, ReLU, Convolution2D, MaxPoolCheckpointing Save, RestoreQueues and syncronizations Enqueue, Dequeue, MutexAcquire, MutexReleaseFlow control Merge, Switch, Enter, Leave, NextIterationTensorFlow的算术操作如下：操作描述tf.add(x, y, name=None) 求和tf.sub(x, y, name=None) 减法tf.mul(x, y, name=None) 乘法tf.div(x, y, name=None) 除法tf.mod(x, y, name=None) 取模tf.abs(x, name=None) 求绝对值tf.neg(x, name=None) 取负(y = -x).tf.sign(x, name=None) 返回符号y = sign(x) = -1 if x < 0; 0 if x == 0; 1 if x > 0.tf.inv(x, name=None) 取反tf.square(x, name=None) 计算平方(y = x * x = x^2).tf.round(x, name=None) 舍入最接近的整数# ‘a’ is [0.9, 2.5, 2.3, -4.4]tf.round(a) ==> [ 1.0, 3.0, 2.0, -4.0 ]tf.sqrt(x, name=None) 开根号(y = \sqrt{x} = x^{1/2}).tf.pow(x, y, name=None) 幂次方# tensor ‘x’ is [[2, 2], [3, 3]]# tensor ‘y’ is [[8, 16], [2, 3]]tf.pow(x, y) ==> [[256, 65536], [9, 27]]tf.exp(x, name=None) 计算e的次方tf.log(x, name=None) 计算log，一个输入计算e的ln，两输入以第二输入为底tf.maximum(x, y, name=None) 返回最大值(x > y ? x : y)tf.minimum(x, y, name=None) 返回最小值(x < y ? x : y)tf.cos(x, name=None) 三角函数cosinetf.sin(x, name=None) 三角函数sinetf.tan(x, name=None) 三角函数tantf.atan(x, name=None) 三角函数ctan张量操作Tensor Transformations•数据类型转换Casting操作描述tf.string_to_number(string_tensor, out_type=None, name=None) 字符串转为数字tf.to_double(x, name=’ToDouble’) 转为64位浮点类型–float64tf.to_float(x, name=’ToFloat’) 转为32位浮点类型–float32tf.to_int32(x, name=’ToInt32’) 转为32位整型–int32tf.to_int64(x, name=’ToInt64’) 转为64位整型–int64tf.cast(x, dtype, name=None) 将x或者x.values转换为dtype# tensor a is [1.8, 2.2], dtype=tf.floattf.cast(a, tf.int32) ==> [1, 2] # dtype=tf.int32•形状操作Shapes and Shaping操作描述tf.shape(input, name=None) 返回数据的shape# ‘t’ is [[[1, 1, 1], [2, 2, 2]], [[3, 3, 3], [4, 4, 4]]] shape(t) ==> [2, 2, 3]tf.size(input, name=None) 返回数据的元素数量# ‘t’ is [[[1, 1, 1], [2, 2, 2]], [[3, 3, 3], [4, 4, 4]]]]size(t) ==> 12tf.rank(input, name=None) 返回tensor的rank注意：此rank不同于矩阵的rank，tensor的rank表示一个tensor需要的索引数目来唯一表示任何一个元素也就是通常所说的“order”, “degree”或”ndims”#’t’ is [[[1, 1, 1], [2, 2, 2]], [[3, 3, 3], [4, 4, 4]]]# shape of tensor ‘t’ is [2, 2, 3]rank(t) ==> 3tf.reshape(tensor, shape, name=None) 改变tensor的形状# tensor ‘t’ is [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]# tensor ‘t’ has shape [9]reshape(t, [3, 3]) ==>[[1, 2, 3],[4, 5, 6],[7, 8, 9]]#如果shape有元素[-1],表示在该维度打平至一维# -1 将自动推导得为9:reshape(t, [2, -1]) ==>[[1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3],[4, 4, 4, 5, 5, 5, 6, 6, 6]]tf.expand_dims(input, dim, name=None) 插入维度1进入一个tensor中#该操作要求-1-input.dims()# ‘t’ is a tensor of shape [2]shape(expand_dims(t, 0)) ==> [1, 2]shape(expand_dims(t, 1)) ==> [2, 1]shape(expand_dims(t, -1)) ==> [2, 1] <= dim <= input.dims()•切片与合并（Slicing and Joining）操作描述tf.slice(input_, begin, size, name=None) 对tensor进行切片操作其中size[i] = input.dim_size(i) - begin[i]该操作要求0 <= begin[i] <= begin[i] + size[i] <= Di for i in [0, n]#’input’ is#[[[1, 1, 1], [2, 2, 2]],[[3, 3, 3], [4, 4, 4]],[[5, 5, 5], [6, 6, 6]]] tf.slice(input, [1, 0, 0], [1, 1, 3]) ==> [[[3, 3, 3]]]tf.slice(input, [1, 0, 0], [1, 2, 3]) ==>[[[3, 3, 3],[4, 4, 4]]]tf.slice(input, [1, 0, 0], [2, 1, 3]) ==>[[[3, 3, 3]],[[5, 5, 5]]]tf.split(split_dim, num_split, value, name=’split’) 沿着某一维度将tensor分离为num_split tensors # ‘value’ is a tensor with shape [5, 30]# Split ‘value’ into 3 tensors along dimension 1 split0, split1, split2 = tf.split(1, 3, value)tf.shape(split0) ==> [5, 10]tf.concat(concat_dim, values, name=’concat’) 沿着某一维度连结tensort1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]t2 = [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]tf.concat(0, [t1, t2]) ==> [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]] tf.concat(1, [t1, t2]) ==> [[1, 2, 3, 7, 8, 9], [4, 5, 6, 10, 11, 12]] 如果想沿着tensor一新轴连结打包,那么可以：tf.concat(axis, [tf.expand_dims(t, axis) for t in tensors])等同于tf.pack(tensors, axis=axis)tf.pack(values, axis=0, name=’pack’) 将一系列rank-R的tensor打包为一个rank-(R+1)的tensor # ‘x’ is [1, 4], ‘y’ is [2, 5], ‘z’ is [3, 6]pack([x, y, z]) => [[1, 4], [2, 5], [3, 6]]# 沿着第一维packpack([x, y, z], axis=1) => [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]等价于tf.pack([x, y, z]) = np.asarray([x, y, z])tf.reverse(tensor, dims, name=None) 沿着某维度进行序列反转其中dim为列表，元素为bool型，size等于rank(tensor) # tensor ‘t’ is[[[[ 0, 1, 2, 3],#[ 4, 5, 6, 7],#[ 8, 9, 10, 11]],#[[12, 13, 14, 15],#[16, 17, 18, 19],#[20, 21, 22, 23]]]]# tensor ‘t’ shape is [1, 2, 3, 4]# ‘dims’ is [False, False, False, True]reverse(t, dims) ==>[[[[ 3, 2, 1, 0],[ 7, 6, 5, 4],[ 11, 10, 9, 8]],[[15, 14, 13, 12],[19, 18, 17, 16],[23, 22, 21, 20]]]]tf.transpose(a, perm=None, name=’transpose’) 调换tensor的维度顺序按照列表perm的维度排列调换tensor顺序，如为定义，则perm为(n-1…0)# ‘x’ is [[1 2 3],[4 5 6]]tf.transpose(x) ==> [[1 4], [2 5],[3 6]]# Equivalentlytf.transpose(x, perm=[1, 0]) ==> [[1 4],[2 5], [3 6]] tf.gather(params, indices, validate_indices=None,name=None)合并索引indices所指示params中的切片tf.one_hot(indices, depth, on_value=None, off_value=None, axis=None, dtype=None, name=None) indices = [0, 2, -1, 1] depth = 3on_value = 5.0off_value = 0.0axis = -1#Then output is [4 x 3]: output =[5.0 0.0 0.0] // one_hot(0) [0.0 0.0 5.0] // one_hot(2) [0.0 0.0 0.0] // one_hot(-1) [0.0 5.0 0.0] // one_hot(1)矩阵相关运算操作描述tf.diag(diagonal, name=None) 返回一个给定对角值的对角tensor # ‘diagonal’ is [1, 2, 3, 4]tf.diag(diagonal) ==>[[1, 0, 0, 0][0, 2, 0, 0][0, 0, 3, 0][0, 0, 0, 4]]tf.diag_part(input, name=None) 功能与上面相反tf.trace(x, name=None) 求一个2维tensor足迹，即对角值diagonal之和tf.transpose(a, perm=None, name=’transpose’) 调换tensor的维度顺序按照列表perm的维度排列调换tensor顺序，如为定义，则perm为(n-1…0)# ‘x’ is [[1 2 3],[4 5 6]]tf.transpose(x) ==> [[1 4], [2 5],[3 6]]# Equivalentlytf.transpose(x, perm=[1, 0]) ==> [[1 4],[2 5], [3 6]]tf.matmul(a, b, transpose_a=False,transpose_b=False, a_is_sparse=False, 矩阵相乘tf.matrix_determinant(input, name=None)返回方阵的行列式tf.matrix_inverse(input, adjoint=None,name=None)求方阵的逆矩阵，adjoint 为True 时，计算输入共轭矩阵的逆矩阵tf.cholesky(input, name=None)对输入方阵cholesky 分解，即把一个对称正定的矩阵表示成一个下三角矩阵L 和其转置的乘积的分解A=LL^Ttf.matrix_solve(matrix, rhs, adjoint=None, name=None) 求解tf.matrix_solve(matrix, rhs, adjoint=None, name=None) matrix 为方阵shape 为[M,M],rhs 的shape 为[M,K]，output 为[M,K] 复数操作 操作描述plex(real, imag, name=None)将两实数转换为复数形式# tensor ‘real’ is [2.25, 3.25] # tensor imag is [4.75, 5.75]plex(real, imag) ==> [[2.25 + 4.75j], [3.25 + 5.75j]] plex_abs(x, name=None)计算复数的绝对值，即长度。