tf.ones_like()函数用法详解（附代码理解）

tf.ones_like 函数
ones_like(tensor,dtype=None,name=None,optimize=True
)

函数目的是创建一个和输入参数（tensor）维度一样，元素都为1的张量。

tensor:输入参数
dtype:返回的 Tensor 类型.必须是：float32,float64,int8,int16,int32,int64,uint8,complex64,complex128或bool.
name：操作的名称(可选).
optimize：如果为 true,则尝试静态确定 “张量” 的形状并将其编码为常量.

import tensorflow as tf
sess=tf.InteractiveSession( )a = tf.constant([1,2,3,4,5,6])
b = tf.constant([1,2,3,4,5,6], shape=[2, 3])
c=tf.constant([1,2,3,4,5,6], shape=[2, 2, 3])d=tf.ones_like(a)
e=tf.ones_like(b)
f=tf.ones_like(c)print(sess.run(a))
print(sess.run(tf.shape(a)),"\n")print(sess.run(b))
print(sess.run(tf.shape(b)),"\n")print(sess.run(c))
print(sess.run(tf.shape(c)),"\n")print(sess.run(d))
print(sess.run(tf.shape(d)),"\n")print(sess.run(e))
print(sess.run(tf.shape(e)),"\n")print(sess.run(f))
print(sess.run(tf.shape(f)),"\n")输出结果：
[1 2 3 4 5 6]
[6] [[1 2 3][4 5 6]]
[2 3] [[[1 2 3][4 5 6]][[6 6 6][6 6 6]]]
[2 2 3] [1 1 1 1 1 1]
[6] [[1 1 1][1 1 1]]
[2 3] [[[1 1 1][1 1 1]][[1 1 1][1 1 1]]]
[2 2 3]

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