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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.
创建数据
详细讲解一下 tensorflow 创建数据的集中方法.
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.
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
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
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
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www.887551.com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www.887551.com！
