常用的函数:

tf.argmax(input, axis=None, name=None, dimension=None)

  • input:输入Tensor
  • axis:0表示按列,1表示按行
  • name:名称
  • 返回的为索引
     import tensorflow as tf
    import numpy as np A , B = [[1, 3, 4, 5, 6]],[[1, 3, 4], [2, 4, 1]]
    with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(tf.argmax(A, 1)))
    print(sess.run(tf.argmax(B, 1)))

    tf.argmax

    结果:

  • [4]
    [2 1]

tf.case(pred_fn_pairs, default=None, exclusive=False, strict=False, name='case')

  • pred_fn_pairs参数是大小为N的字典或pairs的列表--      由boolean标量和可调用函数返回张量列表
  • exclusive==True,则计算所有的谓词,如果多个谓词计算为True,则引发异常。
  • default: 默认返回tensors列表
  • strict: boolean打开或关闭‘strict‘ 模式

tf.cast(data,tf.float32)

  • 数据类型转化(data转化为float32类型)

tf.equal(A, B)是对比这两个矩阵或者向量的相等的元素,如果是相等的那就返回True,反正返回False,返回的值的矩阵维度和A是一样的

代码:

 import tensorflow as tf
import numpy as np A , B = [[1, 3, 4, 5, 6]],[[1, 3, 4, 3, 2]]
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(tf.equal(A, B)))

equal

结果:[[ True  True  True False False]]

 

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