Tensorflow中Tensor对象的常用方法(持续更新)
Tensor是Tensorflow中重要的对象。下面是Tensor的常用方法,后面还会写一篇随笔记录Variable的用法。
1. 生成一个(常)Tensor对象
>>>A = tf.constant(4)
>>>B = tf.constant([[1, 2], [3, 4]))
>>>A
<tf.Tensor: id=76, shape=(), dtype=int32, numpy=4>
>>>B
<tf.Tensor: id=77, shape=(2, 2), dtype=int32, numpy=
array([[1, 2],
[3, 4]], dtype=int32)>
Tensor对象和ndarray对象看起来很像但也有差别,一个最大的差别是Tensor是不可变的(immutable)。这意味着你永远也无法随心所欲的对Tensor进行赋值,只能新创建一个新的Tensor。
2. 和Ndarray的互相转换
>>>B.numpy()
array([[1, 2],
[3, 4]], dtype=int32)
>>>np.array(B)
array([[1, 2],
[3, 4]], dtype=int32)
>>>D = np.array([[1, 2], [3, 4]])
>>>tf.convert_to_tensor(D, dtype='int32')
<tf.Tensor: id=79, shape=(2, 2), dtype=int32, numpy=
array([[1, 2],
[3, 4]], dtype=int32)>
Tensorflow2引入了叫做Eager execution的机制,让Tensor和ndarray具有一样的运算灵活性。除了以上的转换方式之外,任意的Tensorflow操作都可以生成(返回)Tensor对象。
3. 矩阵运算
>>>a = tf.constant([[1, 2],
[3, 4]])
>>>b = tf.constant([[1, 1],
[1, 1]]) # Could have also said `tf.ones([2,2])`
>>>print(tf.add(a, b), "\n")
tf.Tensor(
[[2 3]
[4 5]], shape=(2, 2), dtype=int32)
>>>print(tf.multiply(a, b), "\n")
tf.Tensor(
[[1 2]
[3 4]], shape=(2, 2), dtype=int32)
>>>print(tf.matmul(a, b), "\n")
tf.Tensor(
[[3 3]
[7 7]], shape=(2, 2), dtype=int32)
以上三个操作返回的都是Tensor对象,同时这三个操作可以使用'+', '*', '@'代替。
4. 三种常用的操作
>>>c = tf.constant([[4.0, 5.0], [10.0, 1.0]])
>>>print(tf.reduce_max(c)) # Find the largest value
tf.Tensor(10.0, shape=(), dtype=float32)
>>>print(tf.argmax(c)) # Find the index of the largest value
tf.Tensor([1 0], shape=(2,), dtype=int64)
>>>print(tf.nn.softmax(c)) # # Compute the softmax
tf.Tensor(
[[2.6894143e-01 7.3105860e-01]
[9.9987662e-01 1.2339458e-04]], shape=(2, 2), dtype=float32)
三种看名字就能看出功能的操作,其中tf.reduce_XX()是tensorflow中降维的操作。类似的操作:'reduce_all', 'reduce_any', 'reduce_logsumexp', 'reduce_max', 'reduce_mean', 'reduce_min', 'reduce_prod', 'reduce_sum'。
5. Dtype转换
>>>the_f64_tensor = tf.constant([2.2, 3.3, 4.4], dtype=tf.float64)
>>>the_f16_tensor = tf.cast(the_f64_tensor, dtype=tf.float16)
# Now, let's cast to an uint8 and lose the decimal precision
>>>the_u8_tensor = tf.cast(the_f16_tensor, dtype=tf.uint8)
>>>print(the_u8_tensor)
tf.Tensor([2 3 4], shape=(3,), dtype=uint8)
numpy中可以使用astype()来进行转换,Tensorflow中则使用tf.cast()方法来转化不同数据类型的Tensor。
6. 广播操作
Tensor的广播操作和numpy中基本完全一样,机制可以看这篇文章:https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/02.05-computation-on-arrays-broadcasting.html
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