Tensorflow程式設計基礎筆記之一——基礎型別及操作函式
TensorFlow程式設計基礎筆記之一——基礎型別及操作函式
1.1 張量介紹
- tensor型別（與python對比）
| tensor型別 | Python型別 | 描述 |
|---|---|---|
| DT_FLOAT | tf.float32 | 32位浮點數 |
| DT_DOUBLE | tf.float64 | 64位浮點數 |
| DT_INT64 | tf.int64 | 64位有符號整型 |
| DT_INT32 | tf.int32 | 32位有符號整型 |
| DT_INT16 | tf.int16 | 16位有符號整型 |
| DT_INT8 | tf.int8 | 8位有符號整型 |
| DT_UINT8 | tf.int8 | 8位無符號整型 |
| DT_STRING | tf.string | 可變長度的位元組陣列，每一個張量元素都是一個位元組陣列 |
| DT_BOOL | tf.bool | 布林型 |
| DT_COMPLEX64 | tf.complex64 | 由兩個32位浮點陣列成的複數：實數和虛數 |
- 張量就是多維陣列（列表），用“階”表示張量的維度
0階張量稱作標量，表示一個單獨的數；
1階張量稱作向量，表示一個一維陣列；
2階張量稱作矩陣，表示一個二維陣列，它可以有i行j列個元素，每個元素可以用行號和列號共同索引到；
判斷張量是幾階的，就通過張量右邊的方括號數，0個是0階，n個是n階；
1.2 張量的相關操作包括型別轉換、數值操作、形狀變換和資料操作
import numpy as np
import tensorflow as #型別轉換函式，共6個
a=np.array(['1','2','3'])
print(a)
b=tf.string_to_number(a,out_type=tf.float32,name='ToString')
c=tf.to_double(a,name='ToDouble')
d=tf.to_float(a,name='ToFloat')
e=tf.to_int32(a,name='ToInt32')
f=tf.to_int64(a,name='ToInt64')
#將a轉換為第二個引數指定的型別
g=tf.cast(a,tf.float64,name='zhidingleixing')
print(b,c,d,e,f,g,sep='\n')
['1' '2' '3']
Tensor("ToString:0", shape=(3,), dtype=float32)
Tensor("ToDouble:0", shape=(3,), dtype=float64)
Tensor("ToFloat:0", shape=(3,), dtype=float32)
Tensor("ToInt32:0", shape=(3,), dtype=int32)
Tensor("ToInt64:0", shape=(3,), dtype=int64)
Tensor("zhidingleixing:0", shape=(3,), dtype=float64)
#數值操作相關的函式，共有13個
tensor=tf.ones([2,3],tf.int32) #按指定型別與形狀生成值為1的張量
tensor=tf.zeros([2,3],tf.int32) #按指定型別和形狀生成值為0的張量
test=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
tensor=tf.ones_like(test) #生成和輸出張量一樣形狀和型別的1
tensor=tf.zeros_like(test) #生成和輸出張量一樣形狀和型別的0
tensor=tf.fill([2,5],3) #為指定形狀填值
tensor=tf.constant([[1.0,2.0]]) #生成常量
tensor=tf.random_normal([2,4],mean=0,stddev=1.0,dtype=tf.float32,seed=2,name="normal") #生成正態分佈隨機數
#截斷正態分佈隨機數，均值mean，標準差stddev，只保留[mean-2*stddev,mean+2*stddev]範圍內的隨機數
tensor=tf.truncated_normal([2,4],mean=0,stddev=1.0,dtype=tf.float32,seed=2,name="normal")
#均勻分佈隨機數，範圍為[minval,maxval]
tensor=tf.random_uniform([2,4],minval=0,maxval=9,dtype=tf.int32,seed=2,name="uniform")
tf.set_random_seed(1) #設定隨機數種子
#將輸入值value按照size尺寸隨機剪輯
tensor=tf.random_crop([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[10,11,12,13]],[2,2],name="crop")
#在[start,stop]範圍內產生num個數的等差數列。注意,start和stop要用浮點數表示，否則會報錯。
tensor=tf.linspace(start=1.0,stop=5,num=10,name=None)
#在[start,limit)範圍內以進步值delta產生等差數列。注意，不包括limit在內的。
tensor=tf.range(start=1,limit=5,delta=1)
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(tensor))
[1 2 3 4]
#形狀變換相關函式，共6個/1
#tf.shape(input,name=None) 返回一個張量，其值為輸入引數input的shape。這個input可以是張量，也可是一個數組或list。
t=[1,2,3,4,5,6,7,8,9]
print(np.shape(t))
tshape=tf.shape(t)
tshape2=tf.shape(tshape)
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(tshape))
print(sess.run(tshape2))
(9,)
[9]
[1]
#形狀變換相關函式，共6個/2
#tf.size(input,name=None) 返回一個張量，其內容為輸入內容的元素數量
#tf.rank(input,name=None) 返回一個張量，其內容為輸入資料input的rank。
#tf.reshape(input,shape,name=None) 將原有輸入資料的shape按照指定形狀進行變化，生成一個新的張量
t=[[[[1,1,1,1],[2,2,2,2]],[[3,3,3,3],[4,4,4,4]]]]
sizet=tf.size(t)
rankt=tf.rank(t)
tt1=tf.reshape(t,[1,16])
#如果shape有元素[-1],則表示在該維度下按照原有資料自動計算。
tt2=tf.reshape(t,[2,-1])
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(sizet))
print(sess.run(rankt))
print(sess.run(tt1))
print(sess.run(tt2))
16
4
[[1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3 4 4 4 4]]
[[1 1 1 1 2 2 2 2]
[3 3 3 3 4 4 4 4]]
#形狀變換相關函式，共6個/5
#tf.expand_dims(input,dim,name=None) 插入維度1進入一個tensor中
t=[[2,3,3],[4,5,5]]
print(np.shape(t))
t1=tf.expand_dims(t,0)
t2=tf.expand_dims(t,1)
t3=tf.expand_dims(t,2)
#如果此處寫成t4=tf.expand_dims(t,3),則會出錯，因為只有兩個維度
t4=tf.expand_dims(t,-1)
with tf.Session() as sess:
print("在第一個位置增加一個維度",np.shape(t1))
print(sess.run(t1))
print("在第二個位置增加一個維度",np.shape(t2))
print(sess.run(t2))
print("在第三個位置增加一個維度",np.shape(t3))
print(sess.run(t3))
print("在最後一個位置增加一個維度",np.shape(t4))
print(sess.run(t4))
(2, 3)
在第一個位置增加一個維度 (1, 2, 3)
[[[2 3 3]
[4 5 5]]]
在第二個位置增加一個維度 (2, 1, 3)
[[[2 3 3]]
[[4 5 5]]]
在第三個位置增加一個維度 (2, 3, 1)
[[[2]
[3]
[3]]
[[4]
[5]
[5]]]
在最後一個位置增加一個維度 (2, 3, 1)
[[[2]
[3]
[3]]
[[4]
[5]
[5]]]
#形狀變換相關函式，共6個/6
#tf.squeeze(inpput,dim,name=None) 將dim指定的維度去掉(dim所指定的維度必須為1，如果不為1則會報錯)
t=[[[[2],[1]]]]
print(np.shape(t))
t1=tf.squeeze(t,0)
t2=tf.squeeze(t,1)
t3=tf.squeeze(t,3)
#如果寫成t4=tf.squeeze(t,2)會出錯，因為2對應的維度為2，不為1
t4=tf.squeeze(t,-1)
with tf.Session() as sess:
print("去掉第一個位置的維度",np.shape(t1))
print(sess.run(t1))
print("去掉第二個位置的維度",np.shape(t2))
print(sess.run(t2))
print("去掉第四個位置的維度",np.shape(t3))
print(sess.run(t3))
print("去掉第四個位置的維度",np.shape(t4))
print(sess.run(t4))
(1, 1, 2, 1)
去掉第一個位置的維度 (1, 2, 1)
[[[2]
[1]]]
去掉第二個位置的維度 (1, 2, 1)
[[[2]
[1]]]
去掉第四個位置的維度 (1, 1, 2)
[[[2 1]]]
去掉第四個位置的維度 (1, 1, 2)
[[[2 1]]]
#資料操作相關函式，共8個/1
#tf.slice(input,begin,size,name=None) 對輸入資料input進行切片操作，begin與size可以為List型別。
#要求begin與size的值必須一一對應，並且begin中每個值都要大於等於0且小於等於size中對應的值。
t=[[[1,1,1],[2,2,2]],[[3,3,3],[4,4,4]],[[5,5,5],[6,6,6]]]
print(np.shape(t))
slice1=tf.slice(t,[1,0,0],[1,1,3])
slice2=tf.slice(t,[1,0,0],[1,2,3])
slice3=tf.slice(t,[1,0,0],[2,1,3])
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(slice1))
print(sess.run(slice2))
print(sess.run(slice3))
(3, 2, 3)
[[[3 3 3]]]
[[[3 3 3]
[4 4 4]]]
[[[3 3 3]]
[[5 5 5]]]
#資料操作相關函式，共8個/2
#tf.split(value,num_or_size_split,axis=0,num=None,name='split') 沿著某一維度將tensor分離為num_or_size_splits
t=tf.reshape(tf.range(start=1,limit=151,delta=1),[5,30])
#沿著第一列將t按[4,15,11]分成3個張量
split0,split1,split2=tf.split(t,[4,15,11],1)
with tf.Session() as sess:
print(t)
print(sess.run(t))
print(np.shape(split0))
print(sess.run(split0))
print(np.shape(split1))
print(sess.run(split1))
print(np.shape(split2))
print(sess.run(split2))
Tensor("Reshape_2:0", shape=(5, 30), dtype=int32)
[[ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30]
[ 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48
49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60]
[ 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78
79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90]
[ 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108
109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120]
[121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138
139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150]]
(5, 4)
[[ 1 2 3 4]
[ 31 32 33 34]
[ 61 62 63 64]
[ 91 92 93 94]
[121 122 123 124]]
(5, 15)
[[ 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19]
[ 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49]
[ 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79]
[ 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109]
[125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139]]
(5, 11)
[[ 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30]
[ 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60]
[ 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90]
[110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120]
[140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150]]
#資料操作相關函式，共8個/3
#tf.concat(concat_dim,values,name='concat') 沿著某一維度連線tensor
t1=[[1,2,3],[4,5,6]]
t2=[[7,8,9],[10,11,12]]
print("t1:",t1)
print("t2:",t2)
with tf.Session() as sess:
print("按行連線：",sess.run(tf.concat([t1,t2],0)),sep='\n')
print("按列連線：",sess.run(tf.concat([t1,t2],1)),sep='\n')
t1: [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
t2: [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]
按行連線：
[[ 1 2 3]
[ 4 5 6]
[ 7 8 9]
[10 11 12]]
按列連線：
[[ 1 2 3 7 8 9]
[ 4 5 6 10 11 12]]
#資料操作相關函式，共8個/4
#tf.stack(input,axis=0) 將兩個N維張量列表沿著axis軸組合成一個沿著axis軸組合成一個N+1維的張量
t1=[[1,2,3],[4,5,6]]
t2=[[10,20,30],[40,50,60]]
with tf.Session() as sess:
print("按行疊加起來：",sess.run(tf.stack([t1,t2])),sep="\n")
print("按列疊加起來：",sess.run(tf.stack([t1,t2],axis=1)),sep="\n")
按行疊加起來：
[[[ 1 2 3]
[ 4 5 6]]
[[10 20 30]
[40 50 60]]]
按列疊加起來：
[[[ 1 2 3]
[10 20 30]]
[[ 4 5 6]
[40 50 60]]]
**注意：**tf.concat()和tf.stack()的區別在於維度是否增加了
#資料操作相關函式，共8個/5
#unstack(value,num=None,axis=0,name='unstack') 將輸入value按照指定的行或列進行拆分，並輸出含有num個元素的列表(list)
#axis=0表示按行拆分，axis=1表示按列拆分,num為輸出list的個數，必須與預計輸出的個數相等，否則會報錯。可忽略這個引數
t=[[1,2,3],[4,5,6]]
with tf.Session() as sess:
print("預設按行拆分：",sess.run(tf.unstack(t)),sep="\n")
print("按列拆分：",sess.run(tf.unstack(t,axis=1)),sep="\n")
預設按行拆分：
[array([1, 2, 3]), array([4, 5, 6])]
按列拆分：
[array([1, 4]), array([2, 5]), array([3, 6])]
#資料操作相關函式，共8個/6
#tf.gather(params,indices,validate_indices=None,name=None) 合併索引indices所指示params中的切片
y=tf.constant([0.,2.,-1.])
t=tf.gather(y,[2,0])
with tf.Session() as sess:
print("提取指定索引資料之前：",sess.run(y))
print("提取指定索引資料之後,位置[2,0]：",sess.run(t))
提取指定索引資料之前： [ 0. 2. -1.]
提取指定索引資料之後,位置[2,0]： [-1. 0.]
#資料操作相關函式，共8個/7
#tf.one_hot(indices,depth,on_value=None,off_value=None,axis=None,dtype=None,name=None) 生成符合onehot編碼的張量。
indices=[0,2,-1,1] #要生成的張量，相當於指定位置設定為on_value
depth=3 #在depth長度的陣列中，哪個索引的值為onehot值
on_value=5.0 #為onehot值時，該值為多少
off_value=0.0 #非onehot值時，該值為多少
#axis為-1時生成的shape為[indices長度,depth],為0時shape為[depth,indices長度]
#還可以是1，是指在類似時間序列（三維度以上）情況下，以時間序列優先而非batch優先，即[depth,batch,indices長度]
#這裡的indices長度可以當成樣本中的feature特徵維度
axis=-1
t=tf.one_hot(indices,depth,on_value,off_value,axis)
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(t))
[[ 5. 0. 0.]
[ 0. 0. 5.]
[ 0. 0. 0.]
[ 0. 5. 0.]]
#資料操作相關函式，共8個/8
#tf.count_nonzero(input_tensor,axis=None,keep_dims=False,dtype=dtype.int64,name=None,reduction_indices=None) 統計非0個數
t=tf.random_normal([4,4],dtype=tf.float32)
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(t))
print("矩陣中的非0個數：",sess.run(tf.count_nonzero(t,1)))
[[-0.17469783 0.51620245 0.24235971 -0.58633131]
[ 0.76381689 0.09761845 -0.80310112 -1.80997384]
[ 0.81021774 0.5561316 -1.68870258 1.55662048]
[ 2.5749476 -0.21812376 1.47960925 0.00541722]]
矩陣中的非0個數： [4 4 4 4]
1.3 算術運算函式
x=tf.Variable
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使用外部函式交換兩個變數的值，一個再簡單不過的事情，但是在C/C++中，正確實現該功能反應了你對指標和引用等重要知識的掌握程度。本文列舉了幾種常見的寫法，其中前三種是錯誤的，後兩種是正確的。第四種使
R語言學習筆記(概念、公式及R函式)
1、隨機實驗：可在相同2、隨機事件均值u:這個很好理解 R函式:mean中位數:對序列排序後,排在中間的數,需要特別注意的是如果序列為偶數,中位數是中間兩個數平均值. R函式:median百分位數:也是順序統計量,設百分數為p,n是樣本個數,則p位數指:np為小數,ceil