tensorflow慢慢积累的小知识点

1. tf.cast()可附加条件,例如:

   #tensor大于0的元素的位置返回True,其余返回False(在dtype为bool的情况下)
   #其他情况同理
   tf.cast(tensor>0,dtype)

2. tf.where

   #在predict张量和tartget张量元素在0.5两边时
   #theta矩阵响应元素置1，否则置0
   x=tf.ones_like(log_yi, dtype=tf.float32)
   y=tf.zeros_like(log_yi, dtype=tf.float32)
   condition = ((target - 0.5) * (predict - 0.5)<0.)
   theta = tf.where(condition,x,y)

    

3. evaluation_hook可以使用tf.train里面的hook

   evaluation_hook = tf.train.LoggingTensorHook({"total_loss:": total_loss}, every_n_iter=10)
   output_spec = tf.contrib.tpu.TPUEstimatorSpec(
                   mode=mode,
                   loss=total_loss,
                   eval_metrics=eval_metrics,
                   scaffold_fn=scaffold_fn,
                   evaluation_hooks=[evaluation_hook])        

   #12345是传入的seed，用来选定第一次random的开始点
   random.Random(12345)
   rng.shuffle(train_examples)