深度学习基础之《TensorFlow框架（4）

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了深度学习基础之《TensorFlow框架（4）—Operation》。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

一、常见的OP

1、举例

类型	实例
标量运算	add，sub，mul，div，exp，log，greater，less，equal
向量运算	concat，slice，splot，canstant，rank，shape，shuffle
矩阵运算	matmul，matrixinverse，matrixdateminant
带状态的运算	variable，assgin，assginadd
神经网络组件	softmax，sigmoid，relu，convolution，max_pool
存储、恢复	save，restore
队列及同步运算	enqueue，dequeue，mutexAcquire，mutexRelease
控制流	merge，switch，enter，leave，nextIteration

二、什么是操作函数和操作对象

1、说明
（1）一个操作对象（Operation）是TensorFlow图中的一个节点，可以接收0个或者多个输入Tensor，并且可以输出0个或者多个Tensor，Operation对象是通过op构造函数（如tf.matmul()）创建的
（2）例如c = tf.matmul(a, b)创建了一个Operation对象，类型为MatMul类型，它将张量a、b作为输入，c作为输出
（3）其中tf.matmul()是函数，在执行matmul函数的过程中会通过MatMul类型创建一个与之对应的对象

2、前一篇图例中有Const和Const_1就是tf.constant()生成的操作对象
深度学习基础之《TensorFlow框架（4）—Operation》,机器学习,深度学习

这个操作对象输入的是Tensor对象，输出的也是Tensor对象
相当于前面机器学习的实例化一个预估器对象，操作函数实例化了一个操作对象，然后操作对象输入对象转变为输出对象

3、可以理解为操作函数都会产生一个操作对象，通过对象对参数进行处理

三、打印语句

1、语句类似于
Tensor("Const:0", shape=(), dtype=int32)
Tensor("Const_1:0", shape=(), dtype=int32)
打印返回的都是Tensor对象，而不是看到操作

2、指令名称
Tensor分成三个部分，其中“Const:0”、“Const_1:0”告诉我们这个Tensor对象是由哪一个操作产生的，称为指令名称！

3、打印出来的是张量值，可以理解成Operation中包含了这个值

4、每一个Operation指令都对应一个唯一的名称，如Count:0

5、tf.Tensor输出该张量的名称的形式为<OP_NAME>:<i>，其中
<OP_NAME>：是生成该张量的指令的名称
<i>：是一个整数，它表示该张量在指令的输出中的索引

四、指令名称

1、tf.Graph对象为其包含的tf.Operation对象定义了一个命名空间
一张图一个命名空间

2、TensorFlow会自动为图中的每个指令选择一个唯一名称，用户也可以指定描述性名称，是程序阅读起来更轻松

3、改写指令名称
每个创建新的tf.Operation或返回新的tf.Tensor的API函数可以接受可选的name参数

4、例子
tf.constant(42, name="answer")
创建了一个名称为answer的新tf.Operation并返回一个名为answer:0的tf.Tensor。如果默认图已包含名为answer的指令，则TensorFlow会在名称上附加1、2等字符，以便让名称具有唯一性
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-828445.html

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