tensorflow API: tf底层API--tf.xxx

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了tensorflow API: tf底层API--tf.xxx相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

tf.xxx包含tensorflow自带的一些底层的API,主要包括函数和成员变量

https://www.tensorflow.org/versions/master/api_docs/python/tf

Function

  • tf.abs(x, name=None)
  • tf.add/subtract/multiply/div[ide](x, y, name=None)
    tf的操作都是元素级别的
  • tf.argmax/min(input, axis=None, name=None, dimension=None, output_type=tf.int64)
  • tf.cond(pred, true_fn = True, false_fn = False, strict = False, name = None, fn1 = None, fn2 = None)
    类似if…else…,但是非懒惰
  • tf.constant(value, dtype=None, shape=None, name='Const', verify_shape=False)
  • tf.expand_dims(input, axis=None, name=None, dim=None)
    扩充第i轴
  • tf.get_variable(name, shape, initializer)
    还有一些其他参数,不常用不在列举
    initializer的方法常用初始化器如下:
    • tf.constant_initializer():常量初始化函数
    • tf.random_normal_initializer():正态分布
    • tf.truncated_normal_initializer():截取的正态分布
    • tf.random_uniform_initializer():均匀分布
    • tf.zeros_initializer():全部是0
    • tf.ones_initializer():全是1
    • tf.uniform_unit_scaling_initializer():满足均匀分布,但不影响输出数量级的随机值
  • tf.lin_space(start, stop, num, name = None)
    产生均匀值
  • tf.placeholder(dtype, shape=None, name=None)
  • tf.random_shuffle(value, seed=None, name=None)
  • tf.reshape(tensor, shape, name=None)
  • tf.reverse(tensor, axis, name = None)
    axis需要是数组
  • tf.slice(input, begins, sizes, name = None)
    begin是一个列表,表示抽取数据在各个维度上的起点, size表示抽取数据在各个维度上的数量
  • tf.squeeze(input, axis=None, name=None, squeeze_dims=None)
    移除size为1的轴
  • tf.stack(values, axis=0, name='stack')
    tf.stack([x, y, z]) = np.stack([x, y, z])
  • tf.Variable(initial_value, trainable=True, collections=None, validate_shape=True, name=None)
    在tf的方法中,以大写字母开头的都是类.还有一些其他的参数,不常用不在列举

断言

  • tf.Assert(condition, data, summarize = None, name = None)
    条件为假进行打印,打印所有summarize中的tensor的判断

常用初始化方法

  • tf.random_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None)
  • tf.random_uniform(shape, minval=0, maxval=None, dtype=tf.float32, seed=None, name=None)
    产生[minval, maxval)之间的均匀分布. 对于float类型数值来说,默认范围是[0, 1), 对于整数来说,默认最小为0,最大值必须进行设置

数据类型转化

  • tf.to_float/to_double(x, name = 'ToFloat')
    转化为float32/float64
  • tf.to_int32/to_int64(x, name = 'ToInt32')

数据读取器

  • tf.TFRecordReader()
  • tf.TextLineReader()
  • tf.WholeFileReader()

以上是关于tensorflow API: tf底层API--tf.xxx的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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