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    TensorFlow — 相关 API

    TensorFlow 相关函数理解

    任务时间:时间未知

    tf.truncated_normal

    truncated_normal(
        shape,
        mean=0.0,
        stddev=1.0,
        dtype=tf.float32,
        seed=None,
        name=None
    )
    

    功能说明:

    产生截断正态分布随机数,取值范围为[mean - 2 * stddev, mean + 2 * stddev]

    参数列表:

    参数名必选类型说明
    shape 1 维整形张量或array 输出张量的维度
    mean 0 维张量或数值 均值
    stddev 0 维张量或数值 标准差
    dtype dtype 输出类型
    seed 数值 随机种子,若 seed 赋值,每次产生相同随机数
    name string 运算名称

    示例代码:

    现在您可以在 /home/ubuntu 目录下创建源文件 truncated_normal.py

    示例代码:/home/ubuntu/truncated_normal.py
    #!/usr/bin/python
    
    import tensorflow as tf
    initial = tf.truncated_normal(shape=[3,3], mean=0, stddev=1)
    print tf.Session().run(initial)
    

    然后执行:

    python /home/ubuntu/truncated_normal.py
    

    执行结果:

    将得到一个取值范围 [-2, 2] 的 3 * 3 矩阵,您也可以尝试修改源代码看看输出结果有什么变化?

    tf.constant

    constant(
        value,
        dtype=None,
        shape=None,
        name='Const',
        verify_shape=False
    )
    

    功能说明:

    根据 value 的值生成一个 shape 维度的常量张量

    参数列表:

    参数名必选类型说明
    value 常量数值或者 list 输出张量的值
    dtype dtype 输出张量元素类型
    shape 1 维整形张量或 array 输出张量的维度
    name string 张量名称
    verify_shape Boolean 检测 shape 是否和 value 的 shape 一致,若为 Fasle,不一致时,会用最后一个元素将 shape 补全

    示例代码:

    现在您可以在 /home/ubuntu 目录下创建源文件 constant.py,内容可参考:

    示例代码:/home/ubuntu/constant.py
    #!/usr/bin/python
    
    import tensorflow as tf
    import numpy as np
    a = tf.constant([1,2,3,4,5,6],shape=[2,3])
    b = tf.constant(-1,shape=[3,2])
    c = tf.matmul(a,b)
    
    e = tf.constant(np.arange(1,13,dtype=np.int32),shape=[2,2,3])
    f = tf.constant(np.arange(13,25,dtype=np.int32),shape=[2,3,2])
    g = tf.matmul(e,f)
    with tf.Session() as sess:
        print sess.run(a)
        print ("##################################")
        print sess.run(b)
        print ("##################################")
        print sess.run(c)
        print ("##################################")
        print sess.run(e)
        print ("##################################")
        print sess.run(f)
        print ("##################################")
        print sess.run(g)
    

    然后执行:

    python /home/ubuntu/constant.py
    

    执行结果:

    • a: 2x3 维张量;
    • b: 3x2 维张量;
    • c: 2x2 维张量;
    • e: 2x2x3 维张量;
    • f: 2x3x2 维张量;
    • g: 2x2x2 维张量。

    您也可以尝试修改源代码看看输出结果有什么变化?

    tf.placeholder

    placeholder(
        dtype,
        shape=None,
        name=None
    )
    

    功能说明:

    是一种占位符,在执行时候需要为其提供数据

    参数列表:

    参数名必选类型说明
    dtype dtype 占位符数据类型
    shape 1 维整形张量或 array 占位符维度
    name string 占位符名称

    示例代码:

    现在您可以在 /home/ubuntu 目录下创建源文件 placeholder.py,内容可参考:

    示例代码:/home/ubuntu/placeholder.py
    #!/usr/bin/python
    
    import tensorflow as tf
    import numpy as np
    
    x = tf.placeholder(tf.float32,[None,10])
    y = tf.matmul(x,x)
    with tf.Session() as sess:
        rand_array = np.random.rand(10,10)
        print sess.run(y,feed_dict={x:rand_array})
    

    然后执行:

    python /home/ubuntu/placeholder.py
    

    执行结果:

    输出一个 10x10 维的张量。您也可以尝试修改源代码看看输出结果有什么变化?

    tf.nn.bias_add

    bias_add(
        value,
        bias,
        data_format=None,
        name=None
    )
    

    功能说明:

    将偏差项 bias 加到 value 上面,可以看做是 tf.add 的一个特例,其中 bias 必须是一维的,并且维度和 value 的最后一维相同,数据类型必须和 value 相同。

    参数列表:

    参数名必选类型说明
    value 张量 数据类型为 float, double, int64, int32, uint8, int16, int8, complex64, or complex128
    bias 1 维张量 维度必须和 value 最后一维维度相等
    data_format string 数据格式,支持'NHWC'和'NCHW'
    name string 运算名称

    示例代码:

    现在您可以在 /home/ubuntu 目录下创建源文件 bias_add.py,内容可参考:

    示例代码:/home/ubuntu/bias_add.py
    #!/usr/bin/python
    
    import tensorflow as tf
    import numpy as np
    
    a = tf.constant([[1.0, 2.0],[1.0, 2.0],[1.0, 2.0]])
    b = tf.constant([2.0,1.0])
    c = tf.constant([1.0])
    sess = tf.Session()
    print sess.run(tf.nn.bias_add(a, b)) 
    #print sess.run(tf.nn.bias_add(a,c)) error
    print ("##################################")
    print sess.run(tf.add(a, b))
    print ("##################################")
    print sess.run(tf.add(a, c))
    

    然后执行:

    python /home/ubuntu/bias_add.py
    

    执行结果:

    3 个 3x2 维张量。您也可以尝试修改源代码看看输出结果有什么变化?

    tf.reduce_mean

    reduce_mean(
        input_tensor,
        axis=None,
        keep_dims=False,
        name=None,
        reduction_indices=None
    )
    

    功能说明:

    计算张量 input_tensor 平均值

    参数列表:

    参数名必选类型说明
    input_tensor 张量 输入待求平均值的张量
    axis None、0、1 None:全局求平均值;0:求每一列平均值;1:求每一行平均值
    keep_dims Boolean 保留原来的维度,降为 1
    name string 运算名称
    reduction_indices None 和axis等价,被弃用

    示例代码:

    现在您可以在 /home/ubuntu 目录下创建源文件 reduce_mean.py,内容可参考:

    示例代码:/home/ubuntu/reduce_mean.py
    #!/usr/bin/python
    
    import tensorflow as tf
    import numpy as np
    
    initial = [[1.,1.],[2.,2.]]
    x = tf.Variable(initial,dtype=tf.float32)
    init_op = tf.global_variables_initializer()
    with tf.Session() as sess:
        sess.run(init_op)
        print sess.run(tf.reduce_mean(x))
        print sess.run(tf.reduce_mean(x,0)) #Column
        print sess.run(tf.reduce_mean(x,1)) #row
    

    然后执行:

    python /home/ubuntu/reduce_mean.py
    

    执行结果:

    1.5
    [ 1.5  1.5]
    [ 1.  2.]
    

    您也可以尝试修改源代码看看输出结果有什么变化?

    tf.squared_difference

    squared_difference(
        x,
        y,
        name=None
    )
    

    功能说明:

    计算张量 x、y 对应元素差平方

    参数列表:

    参数名必选类型说明
    x 张量 是 half, float32, float64, int32, int64, complex64, complex128 其中一种类型
    y 张量 是 half, float32, float64, int32, int64, complex64, complex128 其中一种类型
    name string 运算名称

    示例代码:

    现在您可以在 /home/ubuntu 目录下创建源文件 squared_difference.py,内容可参考:

    示例代码:/home/ubuntu/squared_difference.py
    #!/usr/bin/python
    
    import tensorflow as tf
    import numpy as np
    
    initial_x = [[1.,1.],[2.,2.]]
    x = tf.Variable(initial_x,dtype=tf.float32)
    initial_y = [[3.,3.],[4.,4.]]
    y = tf.Variable(initial_y,dtype=tf.float32)
    diff = tf.squared_difference(x,y)
    init_op = tf.global_variables_initializer()
    with tf.Session() as sess:
        sess.run(init_op)
        print sess.run(diff)
    

    然后执行:

    python /home/ubuntu/squared_difference.py
    

    执行结果:

    [[ 4.  4.]
     [ 4.  4.]]
    

    您也可以尝试修改源代码看看输出结果有什么变化?

    tf.square

    square(
        x,
        name=None
    )
    

    功能说明:

    计算张量对应元素平方

    参数列表:

    参数名必选类型说明
    x 张量 是 half, float32, float64, int32, int64, complex64, complex128 其中一种类型
    name string 运算名称

    示例代码:

    现在您可以在 /home/ubuntu 目录下创建源文件 square.py,内容可参考:

    示例代码:/home/ubuntu/square.py
    #!/usr/bin/python
    import tensorflow as tf
    import numpy as np
    
    initial_x = [[1.,1.],[2.,2.]]
    x = tf.Variable(initial_x,dtype=tf.float32)
    x2 = tf.square(x)
    init_op = tf.global_variables_initializer()
    with tf.Session() as sess:
        sess.run(init_op)
        print sess.run(x2)
    

    然后执行:

    python /home/ubuntu/square.py
    

    执行结果:

    [[ 1.  1.]
     [ 4.  4.]]
    

    您也可以尝试修改源代码看看输出结果有什么变化?

    TensorFlow 相关类理解

    任务时间:时间未知

    tf.Variable

    __init__(
        initial_value=None,
        trainable=True,
        collections=None,
        validate_shape=True,
        caching_device=None,
        name=None,
        variable_def=None,
        dtype=None,
        expected_shape=None,
        import_scope=None
    )
    

    功能说明:

    维护图在执行过程中的状态信息,例如神经网络权重值的变化。

    参数列表:

    参数名类型说明
    initial_value 张量 Variable 类的初始值,这个变量必须指定 shape 信息,否则后面 validate_shape 需设为 False
    trainable Boolean 是否把变量添加到 collection GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES 中(collection 是一种全局存储,不受变量名生存空间影响,一处保存,到处可取)
    collections Graph collections 全局存储,默认是 GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES
    validate_shape Boolean 是否允许被未知维度的 initial_value 初始化
    caching_device string 指明哪个 device 用来缓存变量
    name string 变量名
    dtype dtype 如果被设置,初始化的值就会按照这个类型初始化
    expected_shape TensorShape 要是设置了,那么初始的值会是这种维度

    示例代码:

    现在您可以在 /home/ubuntu 目录下创建源文件 Variable.py,内容可参考:

    示例代码:/home/ubuntu/Variable.py
    #!/usr/bin/python
    
    import tensorflow as tf
    initial = tf.truncated_normal(shape=[10,10],mean=0,stddev=1)
    W=tf.Variable(initial)
    list = [[1.,1.],[2.,2.]]
    X = tf.Variable(list,dtype=tf.float32)
    init_op = tf.global_variables_initializer()
    with tf.Session() as sess:
        sess.run(init_op)
        print ("##################(1)################")
        print sess.run(W)
        print ("##################(2)################")
        print sess.run(W[:2,:2])
        op = W[:2,:2].assign(22.*tf.ones((2,2)))
        print ("###################(3)###############")
        print sess.run(op)
        print ("###################(4)###############")
        print (W.eval(sess)) #computes and returns the value of this variable
        print ("####################(5)##############")
        print (W.eval())  #Usage with the default session
        print ("#####################(6)#############")
        print W.dtype
        print sess.run(W.initial_value)
        print sess.run(W.op)
        print W.shape
        print ("###################(7)###############")
        print sess.run(X)
    

    然后执行:

    python /home/ubuntu/Variable.py
    

    完成

    任务时间:时间未知

    恭喜,您已完成本实验内容

    您可进行更多 TensorFlow 的系列教程:

    • TensorFlow - 线性回归
    • TensorFlow - 基于 CNN 数字识别

    关于 TensorFlow 的更多资料可参考 TensorFlow 官网

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/feige1314/p/7563458.html
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