深度学习基础之《TensorFlow框架（6）

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（6）—张量》。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、张量

1、什么是张量
张量Tensor和ndarray是有联系的，当我们print()打印值的时候，它返回的就是ndarray对象

TensorFlow的张量就是一个n维数组，类型为tf.Tensor。Tensor具有以下两个重要的属性：
（1）type：数据类型
（2）shape：形状（阶）

2、张量的类型
张量，在计算机当中如何存储？

标量，一个数字
向量，一维数组 [2,3,4]
矩阵，二维数组 [[2,3,4],[2,3,4]]
张量，就是n维数组
标量，可以看做0阶张量
向量，可以看做1阶张量
矩阵，可以看做2阶张量
n维数组，n阶张量

数据类型	python类型	描述
DT_FLOAT	tf.float32	32位浮点数
DT_DOUBLE	tf.float64	64位浮点数
DT_INT64	tf.int64	64位有符号整数
DT_INT32	tf.int32	32位有符号整数
DT_INT16	tf.int16	16位有符号整数
DT_INT8	tf.int8	8位有符号整数
DT_UINT8	tf.uint8	8位无符号整数
DT_STRING	tf.string	可变长度的字节数组，每一个张量元素都是一个字节数组
DT_BOOL	tf.bool	布尔型
DT_COMPLEX64	tf.complex64	由两个32位浮点数组成的复数：实数和虚数
DT_QINT32	tf.qint32	用于量化Ops的32位有符号整型
DT_QINT8	tf.qint8	用于量化Ops的8位有符号整型
DT_QUINT8	tf.quint8	用于量化Ops的8位无符号整型

3、张量的阶
对应到ndarray的维数

阶	数学实例	python	例子
0	纯量	只有大小	s = 483
1	向量	大小和方向	v = [1.1, 2.2, 3.3]
2	矩阵	数据表	m = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
3	3阶张量	数据立体	...
n	n阶张量	自己想想...	...

import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'
import tensorflow as tf

def tensorflow_demo():
    """
    TensorFlow的基本结构
    """

    # TensorFlow实现加减法运算
    a_t = tf.constant(2)
    b_t = tf.constant(3)
    c_t = a_t + b_t
    print("TensorFlow加法运算结果：\n", c_t)
    print(c_t.numpy())

    # 2.0版本不需要开启会话，已经没有会话模块了

    return None

def graph_demo():
    """
    图的演示
    """
    # TensorFlow实现加减法运算
    a_t = tf.constant(2)
    b_t = tf.constant(3)
    c_t = a_t + b_t
    print("TensorFlow加法运算结果：\n", c_t)
    print(c_t.numpy())

    # 查看默认图
    # 方法1：调用方法
    default_g = tf.compat.v1.get_default_graph()
    print("default_g：\n", default_g)

    # 方法2：查看属性
    # print("a_t的图属性：\n", a_t.graph)
    # print("c_t的图属性：\n", c_t.graph)

    # 自定义图
    new_g = tf.Graph()
    # 在自己的图中定义数据和操作
    with new_g.as_default():
        a_new = tf.constant(20)
        b_new = tf.constant(30)
        c_new = a_new + b_new
        print("c_new：\n", c_new)
        print("a_new的图属性：\n", a_new.graph)
        print("b_new的图属性：\n", b_new.graph)

    # 开启new_g的会话
    with tf.compat.v1.Session(graph=new_g) as sess:
        c_new_value = sess.run(c_new)
        print("c_new_value：\n", c_new_value)
        print("我们自己创建的图为：\n", sess.graph)

    # 可视化自定义图
    # 1）创建一个writer
    writer = tf.summary.create_file_writer("./tmp/summary")
    # 2）将图写入
    with writer.as_default():
        tf.summary.graph(new_g)

    return None

def session_run_demo():
    """
    feed操作
    """
    tf.compat.v1.disable_eager_execution()
    
    # 定义占位符
    a = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32)
    b = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32)
    sum_ab = tf.add(a, b)
    print("a：\n", a)
    print("b：\n", b)
    print("sum_ab：\n", sum_ab)
    # 开启会话
    with tf.compat.v1.Session() as sess:
        print("占位符的结果：\n", sess.run(sum_ab, feed_dict={a: 1.1, b: 2.2}))
 
    return None

def tensor_demo():
    """
    张量的演示
    """
    tensor1 = tf.constant(4.0)
    tensor2 = tf.constant([1, 2, 3, 4])
    linear_squares = tf.constant([[4], [9], [16], [25]], dtype=tf.int32)
    print("tensor1：\n", tensor1)
    print("tensor2：\n", tensor2)
    print("linear_squares：\n", linear_squares)
    return None

if __name__ == "__main__":
    # 代码1：TensorFlow的基本结构
    # tensorflow_demo()
    # 代码2：图的演示
    #graph_demo()
    # feed操作
    #session_run_demo()
    # 代码4：张量的演示
    tensor_demo()

python3 day01_deeplearning.py

tensor1：
 tf.Tensor(4.0, shape=(), dtype=float32)
tensor2：
 tf.Tensor([1 2 3 4], shape=(4,), dtype=int32)
linear_squares：
 tf.Tensor(
[[ 4]
 [ 9]
 [16]
 [25]], shape=(4, 1), dtype=int32)

创建张量的时候，如果不指定类型：
整型：默认tf.inf32
浮点型：默认tf.float32

二、创建张量的指令

1、固定值张量
tf.zeros(shape, dtype=tf.float32, name=None)
创建所有元素设置为零的张量
此操作返回一个具有dtype、shape和所有元素设置为零的类型的张量

tf.zeros_like(tensor, dtype=None, name=None)
给定一个张量tensor，该操作返回与所有元素设置为零的tensor具有相同类型和形状的张量

tf.ones(shape, dtype=tf.float32, name=None)
创建一个所有元素设置为1的张量
此操作返回一个具有dtype、shape和所有元素设置为1的类型的张量

tf.ones_like(tensor, dtype=None, name=None)
给定一个张量tensor，该操作返回与所有元素设置为1的tensor具有相同类型和形状的张量

tf.fill(dims, value, name=None)
创建一个填充了标量值的张量
此操作创建一个张量，形状为dims，并用value填充

tf.constant(value, dtype=None, shape=None, name='Const')
创建一个常数张量

2、随机值张量

一般我们经常使用的随机函数Math.random()产生的是服从均匀分布的随机数，能够模拟等概率出现的情况
例如，仍一个骰子，1到6点的概率应该相等，但现实生活中更多的随机现象是符合正态分布的，例如20岁成年人的体重分布等

假如我们在制作一个游戏，要随机设定许许多多NPC的升高，如果还用Math.random()，生成从140到220之间的数字，就会发现每个身高段的人数是一样多的，这是比较无趣的，这样的世界也与我们习惯不同，现实应该是特别高和特别矮的都很少，处于中间的人数最多，这就要求随机函数符合正态分布

tf.truncated_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None)
从截断的正态分布中输出随机值，和tf.random_normal()一样，但是所有数字都不超过两个标准差
mean：均值
stddev：标准差

tf.random_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None)
从正态分布中输出随机值，由随机正态分布的数字组成的矩阵
mean：均值
stddev：标准差
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-832234.html

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