从零开始学习tensorflow2.0之熟悉tf2.0的数据
导入tensorflow2.0
安装tensorflow2.0，使用pip安装，在jupyter notebook之中
！pip install tensorflow
！pip install tensorflow-gpu
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)2.0.0
2.0.0
tf中的常量
x = tf.constant(range(12))print(x.shape)
(12,)
查看x的具体数值
x
<tf.Tensor: id=0, shape=(12,), dtype=int32, numpy=array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11], dtype=int32)>
numpy类似的数组查看形状
x.shape
TensorShape([12])
len查看最外层的维度
len(x)
12
reshape函数
X = tf.reshape(x,(3,4))
X
<tf.Tensor: id=2, shape=(3, 4), dtype=int32, numpy=
array([[ 0, 1, 2, 3],[ 4, 5, 6, 7],[ 8, 9, 10, 11]], dtype=int32)>
zeros生成全零
tf.zeros((2,3,4))
<tf.Tensor: id=5, shape=(2, 3, 4), dtype=float32, numpy=
array([[[0., 0., 0., 0.],[0., 0., 0., 0.],[0., 0., 0., 0.]],[[0., 0., 0., 0.],[0., 0., 0., 0.],[0., 0., 0., 0.]]], dtype=float32)>
生成全1
tf.ones((3,4))
<tf.Tensor: id=8, shape=(3, 4), dtype=float32, numpy=
array([[1., 1., 1., 1.],[1., 1., 1., 1.],[1., 1., 1., 1.]], dtype=float32)>
tf的常量函数
Y = tf.constant([[2,1,4,3],[1,2,3,4],[4,3,2,1]])
Y
<tf.Tensor: id=9, shape=(3, 4), dtype=int32, numpy=
array([[2, 1, 4, 3],[1, 2, 3, 4],[4, 3, 2, 1]], dtype=int32)>
随机数生成normal正太分布
mean均值
stddev标准差
tf.random.normal(shape=[3,4], mean=0, stddev=1)
<tf.Tensor: id=15, shape=(3, 4), dtype=float32, numpy=
array([[ 0.32523802, 0.16670766, -0.9616322 , -2.0908153 ],[-0.6289028 , -1.7341328 , -0.5340057 , -0.9329763 ],[ 0.3420948 , -0.4493365 , -1.9651859 , -0.3556522 ]],dtype=float32)>
按元素相加
X + Y
<tf.Tensor: id=16, shape=(3, 4), dtype=int32, numpy=
array([[ 2, 2, 6, 6],[ 5, 7, 9, 11],[12, 12, 12, 12]], dtype=int32)>
按元素相乘
X * Y
<tf.Tensor: id=17, shape=(3, 4), dtype=int32, numpy=
array([[ 0, 1, 8, 9],[ 4, 10, 18, 28],[32, 27, 20, 11]], dtype=int32)>
按元素相除
X / Y
<tf.Tensor: id=20, shape=(3, 4), dtype=float64, numpy=
array([[ 0. , 1. , 0.5 , 1. ],[ 4. , 2.5 , 2. , 1.75],[ 2. , 3. , 5. , 11. ]])>
Y
<tf.Tensor: id=9, shape=(3, 4), dtype=int32, numpy=
array([[2, 1, 4, 3],[1, 2, 3, 4],[4, 3, 2, 1]], dtype=int32)>
转变数据类型int to float32
Y = tf.cast(Y, tf.float32)Y
<tf.Tensor: id=21, shape=(3, 4), dtype=float32, numpy=
array([[2., 1., 4., 3.],[1., 2., 3., 4.],[4., 3., 2., 1.]], dtype=float32)>
Y = tf.cast(Y, tf.float32)
tf.exp(Y)
<tf.Tensor: id=22, shape=(3, 4), dtype=float32, numpy=
array([[ 7.389056 , 2.7182817, 54.598152 , 20.085537 ],[ 2.7182817, 7.389056 , 20.085537 , 54.598152 ],[54.59815 , 20.085537 , 7.389056 , 2.7182817]], dtype=float32)>
变成int
Y = tf.cast(Y, tf.int32)
tf.matmul(X, tf.transpose(Y))
<tf.Tensor: id=26, shape=(3, 3), dtype=int32, numpy=
array([[ 18, 20, 10],[ 58, 60, 50],[ 98, 100, 90]], dtype=int32)>
垂直拼接矩阵axis = 0
tf.concat([X,Y],axis = 0)
<tf.Tensor: id=28, shape=(6, 4), dtype=int32, numpy=
array([[ 0, 1, 2, 3],[ 4, 5, 6, 7],[ 8, 9, 10, 11],[ 2, 1, 4, 3],[ 1, 2, 3, 4],[ 4, 3, 2, 1]], dtype=int32)>
水平拼接 axis = 1
tf.concat([X,Y],axis = 1)
<tf.Tensor: id=34, shape=(3, 8), dtype=int32, numpy=
array([[ 0, 1, 2, 3, 2, 1, 4, 3],[ 4, 5, 6, 7, 1, 2, 3, 4],[ 8, 9, 10, 11, 4, 3, 2, 1]], dtype=int32)>
元素是否相等
tf.equal(X,Y)
<tf.Tensor: id=35, shape=(3, 4), dtype=bool, numpy=
array([[False, True, False, True],[False, False, False, False],[False, False, False, False]])>
所有元素求和
tf.reduce_sum(X)
<tf.Tensor: id=37, shape=(), dtype=int32, numpy=66>
求每个元素的平方和然后开方
X = tf.cast(X, tf.float32)
tf.norm(X)
<tf.Tensor: id=43, shape=(), dtype=float32, numpy=22.494444>
改变形状
A = tf.reshape(tf.constant(range(3)), (3,1))
B = tf.reshape(tf.constant(range(2)), (1,2))
A, B
(<tf.Tensor: id=46, shape=(3, 1), dtype=int32, numpy=array([[0],[1],[2]], dtype=int32)>,<tf.Tensor: id=49, shape=(1, 2), dtype=int32, numpy=array([[0, 1]], dtype=int32)>)
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