TensorFlow2.0--Chapter02基本概念与操作

左手的ㄟ右手 2022-11-05 03:17 191阅读 0赞

# TensorFlow2.0–Chapter02基本操作 #

> TensorFlow 是一个端到端开源机器学习平台。它拥有一个全面而灵活的生态系统，其中包含各种工具、库和社区资源，可助力研究人员推动先进机器学习技术的发展，并使开发者能够轻松地构建和部署由机器学习提供支持的应用。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1MTc2NTQ4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]

### 文章目录 ###

*  TensorFlow2.0--Chapter02基本操作
 *  TensorFlow的基本概念
 *   *  属性和方法
     *  数据类型
     *  常量与变量
     *  变量的特殊性
     *  变量赋值assign
     *  张量的形状
 *  基本操作
 *   *  创建张量
     *  张量的形状
     *  类型转换tf.cast()

# TensorFlow的基本概念 #

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1MTc2NTQ4_size_16_color_FFFFFF_t_70]

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1MTc2NTQ4_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

## 属性和方法 ##

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1MTc2NTQ4_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

## 数据类型 ##

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1MTc2NTQ4_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]

## 常量与变量 ##

常量  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1MTc2NTQ4_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]  
变量  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1MTc2NTQ4_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]

v1 = tf.Variable([1,2])
    v2 = tf.Variable([3,4],dtype=tf.float32)
    v1,v2

![在这里插入图片描述][20210304001144731.png]  
也可以用张量做初始值  
![在这里插入图片描述][20210304001409794.png]

## 变量的特殊性 ##

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1MTc2NTQ4_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]

## 变量赋值assign ##

特殊情况需要人工更新，可以变量赋值语句assign()来实现  
还可以assign\_add(),assign\_sub()方法来实现变量的加法和减法值更新  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1MTc2NTQ4_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]  
![在这里插入图片描述][20210304002147419.png]

## 张量的形状 ##

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1MTc2NTQ4_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]

# 基本操作 #

## 创建张量 ##

在创建张量时只有value值是必填的，dtype等参数可以缺省，会根据具体的value值设定相应的值，例如：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1MTc2NTQ4_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]  
相加tf.add(),指定数据类型为float32  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1MTc2NTQ4_size_16_color_FFFFFF_t_70 10]  
node3输出是一个Tensor  
![在这里插入图片描述][20210303233602977.png]  
得到Tensor的值，通过.numpy()方法

## 张量的形状 ##

scalar = tf.constant(100)
    vector = tf.constant([1,2,3,4,5])
    matrix = tf.constant([[1,2,3],[4,5,6]])
    cube_matrix = tf.constant([[[1],[2],[3]],[[4],[5],[6]],[[7],[8],[9]]])
    print(scalar.shape)
    print(vector.shape)
    print(matrix.shape)
    print(cube_matrix.shape)

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1MTc2NTQ4_size_16_color_FFFFFF_t_70 11]  
通过切片的方式获取指定数据  
![在这里插入图片描述][2021030323551910.png]

## 类型转换tf.cast() ##

每个张量都会有唯一的类型，TensorFlow在进行运算的失手会对参与运算的所有张量进行检查  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1MTc2NTQ4_size_16_color_FFFFFF_t_70 12]  
我们可以通过tf.cast进行数据转换

a  = tf.constant([1,2])
    b = tf.constant([2.0,3.0])
    a = tf.cast(a,tf.float32) #数据类型转换
    result = tf.add(a,b)
    result

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1MTc2NTQ4_size_16_color_FFFFFF_t_70 13]

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1MTc2NTQ4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]: /images/20221023/7db5f928b7314a96a624ab8ef638daa3.png
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[20210304001144731.png]: /images/20221023/84b2ca90fab94338924c5a597a487341.png
[20210304001409794.png]: /images/20221023/ff85c32812ee4504b1c805564d6319fa.png
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[20210304002147419.png]: /images/20221023/5854de2252944dab9b634c1cc2c937cc.png
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[20210303233602977.png]: /images/20221023/bd41d894298744c29e06460df5d66f5f.png
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[2021030323551910.png]: /images/20221023/ad120f320e3f43588833dba870f413bf.png
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[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1MTc2NTQ4_size_16_color_FFFFFF_t_70 13]: /images/20221023/b981ac2d73394bccaa517919b2bc0106.png