【深度学习】TensorFlow基础知识点总结
TensorFlow基础
其是一个面向于深度学习算法的科学计算库，内部数据保存在张量（Tensor）对象上，所有操作也都是基于张量对象进行。
1.数据类型
- 数值型 ——其是TensorFlow的主要数据载体
- 字符串型
- 布尔型
1.1数值类型
数值类型的张量是TensorFlow的主要数据载体，分为：
标量（Scalar） 单个的实数，维度数（Dimension，也叫秩）为0，shape=[]
向量（Vector） n个实数的有序集合，通过中括号包裹，如[1,2]，维度数位1，长度不定，shape=[n]
矩阵（Matrix） n行m列实数的有序集合，如[[1,2],[3,4]]，维度数为2，每个维度上的长度不定，shape=[n,m]
**张量(Tensor) ** 所有维度数dim > 2的数组统称为张量，张量的每个维度也做轴(Axis)， 比如Shape =[2,32,32,3]的张量共有 4 维
在 TensorFlow 中间，为了表达方便，一般把标量、向量、矩阵也统称为张量，
In :
aa = tf.constant(1.2) # 创建标量
type(aa)
Out:
(float, tensorflow.python.framework.ops.EagerTensor, True)
In :
x = tf.constant([1,2.,3.3]) #创建向量
x，x.shape
Out:
(<tf.Tensor: id=165, shape=(3,), dtype=float32, numpy=array([1. , 2. , 3.3], dtype=float32),TensorShape([3])>)
#其中 id 是 TensorFlow 中内部索引对象的编号，shape 表示张量的形状，dtype 表示张量的数值精度，张量 numpy()方法可以返回 Numpy.array 类型的数据。
In :
a = tf.constant([[1,2],[3,4]]) #创建矩阵
a, a.shape
Out:
(<tf.Tensor: id=13, shape=(2, 2), dtype=int32, numpy= array([[1, 2],[3, 4]])>, TensorShape([2, 2]))
1.2字符串类型
TensorFlow 还支持字符串(String)类型的数据，例如在表示图 片数据时，可以先记录图片的路径，再通过预处理函数根据路径读取图片张量。
In :
a = tf.constant('Hello, Deep Learning.')
Out:
<tf.Tensor: id=17, shape=(), dtype=string, numpy=b'Hello, Deep Learning.'>
在 tf.strings 模块中，提供了常见的字符串型的工具函数，如拼接 join()，长度 length()，切 分 **split()**等等。
1.3布尔类型
布尔类型的张量只需要传入 Python 语言的布尔类型数据，转换成 TensorFlow 内部布尔型即可。
In :
a = tf.constant(True)
Out:
<tf.Tensor: id=22, shape=(), dtype=bool, numpy=True>
TensorFlow 的布尔类型和 Python 语言的布尔类型并不对等，不能通用。
2.数值精度
Bit 位越长，精度越高，同时占用的内存空间也就越大。常用的精度类型有 tf.int16, tf.int32, tf.int64, tf.float16, tf.float32, tf.float64，其中 tf.float64 即为 tf.double。
In :
tf.constant(123456789, dtype=tf.int16)
tf.constant(123456789, dtype=tf.int32)
Out:
<tf.Tensor: id=33, shape=(), dtype=int16, numpy=-13035>
<tf.Tensor: id=35, shape=(), dtype=int32, numpy=123456789>
保存精度过低时，数据 123456789 发生了溢出，得到了错误的结果，一般使用 tf.int32, tf.int64 精度。对于浮点数，高精度的张量可以表示更精准的数据。
对于大部分深度学习算法，一般使用 tf.int32, tf.float32 可满足运算精度要求，部分对 精度要求较高的算法，如强化学习，可以选择使用 tf.int64, tf.float64 精度保存张量。
2.1读取精度
访问张量的 dtype 成员属性
In :
print('before:',a.dtype)
if a.dtype != tf.float32:a = tf.cast(a,tf.float32) # 转换精度
print('after :',a.dtype)
Out:
before: <dtype: 'float16'>
after : <dtype: 'float32'>
2.2类型转换
通过 tf.cast 函数进行转换
In :
a = tf.constant(np.pi, dtype=tf.float16)
tf.cast(a, tf.double)
Out[16]:
<tf.Tensor: id=44, shape=(), dtype=float64, numpy=3.140625>
布尔型与整形之间相互转换也是合法的，是比较常见的操作
一般默认 0 表示 False，1 表示 True，在 TensorFlow 中，将非 0 数字都视为 True
3.待优化张量
为了区分需要计算梯度信息的张量与不需要计算梯度信息的张量，TensorFlow 增加了 一种专门的数据类型来支持梯度信息的记录：tf.Variable。对于不需要的优化的张量，如神经网络的输入 X， 不需要通过 tf.Variable 封装；相反，对于需要计算梯度并优化的张量，如神经网络层的W 和
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