一小时学会TensorFlow2之基本操作1实例代码_Python

概述

TensorFlow2 的基本操作和 Numpy 的操作很像. 今天带大家来看一看 TensorFlow 的基本数据操作.

一小时学会TensorFlow2之基本操作1实例代码

创建数据

详细讲解一下 TensorFlow 创建数据的集中方法.

一小时学会TensorFlow2之基本操作1实例代码

创建常量

tf.constant() 格式为:

tf.constant(value，dtype，shape，name)

参数:

value: 常量值
dtype: 数据类型
shape: 表示生成常量数的维度
name: 数据名称

例子:

# 创建常量1
c1 = tf.constant(1)
print(c1)

# 创建常量, 类型为bool
c2 = tf.constant([True, False])
print(c2)

# 创建常量1, 类型为float32, 大小为3*3
c3 = tf.constant(0.1, shape=[2, 2])
print(c3)

# 创建常量, 类型为string字符串
c4 = tf.constant("Hello World!")
print(c4)

输出结果:

tf.Tensor(1, shape=(), dtype=int32)
tf.Tensor([ True False], shape=(2,), dtype=bool)
tf.Tensor(
[[0.1 0.1]
[0.1 0.1]], shape=(2, 2), dtype=float32)
tf.Tensor(b'Hello World!', shape=(), dtype=string)

创建数据序列

格式:

range(start, limit, delta=1, dtype=None, name='range')

参数:

start: 开始位置
limit: 序列的上限
delta: 相当于 Numpy 的 step, 步长
detype: 数据类型
name: 数据名称, 默认为 “range”

例子:

# 创建数字序列
r1 = tf.range(4)
print(r1)

输出结果:

tf.Tensor([0 1 2 3], shape=(4,), dtype=int32)

创建图变量

格式:

tf.Variable.init(initial_value, trainable=True, collections=None, validate_shape=True, name=None)

参数:

参数名称	参数类型	参数含义
initial_value	所有可以转换为 Tensor 的类型	变量的初始值
trainable	bool	如果为 True, 会把它加入到 GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES, 才能对它使用 Optimizer
collections	list	指定该图变量的类型, 默认为 [GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES]
validate_shape	bool	如果为 False, 则不进行类型和维度检查
name	string	数据名称

例子:

# 创建图变量
v1 = tf.Variable(tf.range(6))
print(v1)
print(isinstance(v1, tf.Tensor))  # False
print(isinstance(v1, tf.Variable))  # True
print(tf.is_tensor(v1))  # True

输出结果:

False
True
True

tf.zeros

tf.zeros 可以帮助我们创建一个所有参数为 0 的 tensor 对象. 类似于 np.zeros.

一小时学会TensorFlow2之基本操作1实例代码

格式:

tf.zeros(shape, dtype=tf.dtypes.float32, name=None)

参数:

shape: 数组的形状
dype: 数据类型, 默认为float32
name: 数据名称

例子:

# 创建参数为0的tensor
z1 = tf.zeros([1])
print(z1)

z2 = tf.zeros([3, 3])
print(z2)

输出结果:

tf.Tensor([0.], shape=(1,), dtype=float32)
tf.Tensor(
[[0. 0. 0.]
[0. 0. 0.]
[0. 0. 0.]], shape=(3, 3), dtype=float32)

tf.ones

tf.ones 用法和 tf.zeros 一样, 可以帮助我们创建一个所有参数为 1 的 tensor 对象.

tf.ones(shape, dtype=tf.dtypes.float32, name=None)

参数:

shape: 数组的形状
dype: 数据类型, 默认为 float32
name: 数据名称

例子:

# 创建参数为1的tensor
o1 = tf.ones([1])
print(o1)

o2 = tf.ones([3, 3])
print(o2)

输出结果:

tf.Tensor([1.], shape=(1,), dtype=float32)
tf.Tensor(
[[1. 1. 1.]
[1. 1. 1.]
[1. 1. 1.]], shape=(3, 3), dtype=float32)

tf.zeros_like

tf.zeros_like 可以帮我们创建一个与给定 tensor 类型大小一致的 tensor. 类似 np.zeros_like.

格式:

tf.zeros_like(tensor, dype=None, name=None)

参数:

tensor: 传入的 tensor
dype: 数据类型, 默认为 float32
name: 数据名称

例子:

# tf.zeros_like
t1 = tf.range(6)
z1 = tf.zeros_like(t1)
print(z1)

输出结果:

tf.Tensor([0 0 0 0 0 0], shape=(6,), dtype=int32)

tf.ones_like

格式:

tf.ones_like(tensor, dype=None, name=None)

参数:

tensor: 传入的 tensor
dype: 数据类型, 默认为 float32
name: 数据名称

例子:

# tf.ones_like
t1 = tf.range(6)
o1 = tf.ones_like(t1)
print(o1)

输出结果:

tf.Tensor([1 1 1 1 1 1], shape=(6,), dtype=int32)

tf.fill

tf.fill 可以帮助我们创建一个指定形状和内容的 tensor.

格式:

tf.fill(shape, value, name=None)

参数:

shape: 数组的形状
value: 填充的值
name: 数据名称

例子:

# tf.fill
f1 = tf.fill([2, 2], 0)
print(f1)

f2 = tf.fill([3, 3], 6)
print(f2)

输出结果:

[[0 0]
[0 0]], shape=(2, 2), dtype=int32)
tf.Tensor(
[[6 6 6]
[6 6 6]
[6 6 6]], shape=(3, 3), dtype=int32)

tf.gather

tf.gather: 根据索引从参数轴收集切片.

格式:

tf.gather(
  params, indices, validate_indices=None, axis=None, batch_dims=0, name=None
)

参数:

params: 传入的张量
indices: A Tensor. types 必须是: int32, int64. 里面的每一个元素大小必须在 [0, params.shape[axis]) 范围内
axis: 维度, 默认为 0

例子:

input =[ [[[1, 1, 1], [2, 2, 2]],
       [[3, 3, 3], [4, 4, 4]],
       [[5, 5, 5], [6, 6, 6]]],

       [[[7, 7, 7], [8, 8, 8]],
       [[9, 9, 9], [10, 10, 10]],
       [[11, 11, 11], [12, 12, 12]]],

      [[[13, 13, 13], [14, 14, 14]],
       [[15, 15, 15], [16, 16, 16]],
       [[17, 17, 17], [18, 18, 18]]]
       ]
output=tf.gather(input, [0,2],axis=0)

输出结果:

tf.Tensor(
[[[[ 1 1 1]
[ 2 2 2]]

[[ 3 3 3]
[ 4 4 4]]

[[ 5 5 5]
[ 6 6 6]]]

[[[13 13 13]
[14 14 14]]

[[15 15 15]
[16 16 16]]

[[17 17 17]
[18 18 18]]]], shape=(2, 3, 2, 3), dtype=int32)

tf.random

一小时学会TensorFlow2之基本操作1实例代码

正态分布

tf.random.normal 可以帮我们创建随机数服从正态分布.

格式:

tf.random.normal(
  shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.dtypes.float32, seed=None, name=None
)

参数:

shape: 张量的形状
mean: 正态分布的均值, 默认为 0.0
stddev: 正态分布的标准差, 默认为 1.0
dtype: 数据类型, 默认为 float32
seed: 随机数种子
name: 数据名称

例子:

# tf.normal
n1 = tf.random.normal([2, 2], mean = 1, stddev=1, seed=0)
print(n1)

输出结果:

tf.Tensor(
[[0.60084236 3.1044393 ]
[1.1710722 1.5465181 ]], shape=(2, 2), dtype=float32)

均匀分布

tf.random.uniform 可以帮我们创建随机数服从均匀分布.
格式:

tf.random.uniform(
  shape, minval=0, maxval=None, dtype=tf.dtypes.float32, seed=None, name=None
)

参数:

shape: 张量的形状
minval: 均匀分布的最小值, 默认为 0
maxvak: 均匀分布的最大值
dtype: 数据类型, 默认为 float32
seed: 随机数种子
name: 数据名称

例子:

# tf.uniform
u1 = tf.random.uniform([2, 2], minval=0, maxval=1)
print(u1)

输出结果:

tf.Tensor(
[[0.7382153 0.6622821 ]
[0.22840345 0.09706533]], shape=(2, 2), dtype=float32)

打乱顺序

tf.random.shuffle 可以帮助我们打乱张量的顺序.

格式:

tf.random.shuffle(
  value, seed=None, name=None
)

参数:

value: 要被打乱的张量
seed: 随机数种子
name: 数据名称

例子:

# tf.shuffle
s1 = tf.random.shuffle(tf.range(10))
print(s1)

输出结果:

tf.Tensor([1 7 3 9 2 6 8 5 4 0], shape=(10,), dtype=int32)

获取数据信息

一小时学会TensorFlow2之基本操作1实例代码

获取数据维度

tf.rank 的用法和 np.ndim 基本一样.

格式:

rank(input, name=None)  # 类似np.ndim

参数:

input: 传入的张量
name: 数据名称

例子:

# 获取张量维度
t = tf.constant([[[1, 1, 1], [2, 2, 2]], [[3, 3, 3], [4, 4, 4]]])
print(tf.rank(t))

输出结果:

tf.Tensor(3, shape=(), dtype=int32)

数据是否为张量

格式:

tf.is_tensor(input)

参数:

input: 传入的张量

例子:

# 判断是否为张量
a = tf.constant([1, 2, 3])
b = tf.constant([True, False, False])
c = tf.constant("Hello World")
d = np.arange(6)

print(a)
print(tf.is_tensor(a))

print(b)
print(tf.is_tensor(b))

print(c)
print(tf.is_tensor(c))

print(d)
print(tf.is_tensor(d))

输出结果:

tf.Tensor([1 2 3], shape=(3,), dtype=int32)
True
tf.Tensor([ True False False], shape=(3,), dtype=bool)
True
tf.Tensor(b'Hello World', shape=(), dtype=string)
True
[0 1 2 3 4 5]
False

数据转换

一小时学会TensorFlow2之基本操作1实例代码

转换成张量

格式:

tf.convert_to_tensor(value, dtype=None, dtype_hint=None, name=None)

参数:

value: 需要转换的值
dtype: 数据类型
dtype_hint: 当 dtype 为 None 时的备选方案
name: 数据名称

例子:

# 转换成张量
array = np.arange(6)
print(array.dtype)

array_tf = tf.convert_to_tensor(array)
print(array_tf)

输出结果:

int32
tf.Tensor([0 1 2 3 4 5], shape=(6,), dtype=int32)

转换数据类型

格式:

cast(x, dtype, name=None)

参数:

x: 输入的值
dtype: 数据类型
name: 数据名称

例子:

# 装换数据类型
array_tf = tf.constant(np.arange(6))
print(array_tf)

array_tf = tf.cast(array_tf, dtype=tf.float32)
print(array_tf)

tf_bool = tf.cast(tf.constant([False, True]), dtype=tf.int32)
print(tf_bool)

输出结果:

tf.Tensor([0 1 2 3 4 5], shape=(6,), dtype=int32)
tf.Tensor([0. 1. 2. 3. 4. 5.], shape=(6,), dtype=float32)
tf.Tensor([0 1], shape=(2,), dtype=int32)

转换成 numpy

例子:

# tensor转换成numpy
array_tf = tf.ones([2,2])
array_np = array_tf.numpy()
print(array_np)

输出结果:

[[1. 1.]
[1. 1.]]

到此这篇关于一小时学会TensorFlow2之基本操作1的文章就介绍到这了,更多相关TensorFlow2基本操作内容请搜索服务器之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持服务器之家！

原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_46274168/article/details/117591977

一小时学会TensorFlow2之基本操作1实例代码

概述

创建数据

创建常量

创建数据序列

创建图变量

tf.zeros

tf.ones

tf.zeros_like

tf.ones_like

tf.fill

tf.gather

tf.random

正态分布

均匀分布

打乱顺序

获取数据信息

获取数据维度

数据是否为张量

数据转换

转换成张量

转换数据类型

转换成 numpy

延伸 · 阅读

使用NumPy和pandas对CSV文件进行写操作的实例

在Windows系统上搭建Nginx+Python+MySQL环境的教程

python 列表转为字典的两个小方法(小结)

python直接访问私有属性的简单方法

Python3以GitHub为例来实现模拟登录和爬取的实例讲解

python 插入Null值数据到Postgresql的操作

Python的dict字典结构操作方法学习笔记

Python实现ping指定IP的示例

PyCharm设置SSH远程调试的方法

Python安装图文教程 Pycharm安装教程

python是什么意思？python有什么用？

使用Python抓取模板之家的CSS模板

Python 列表(List)操作方法详解