tensorflow2常用函数解析

1.常用函数

• 强制tensor转换为该数据类型：tf.cast(张量名，dtype=数据类型)
• 计算张量维度上元素的最小值：tf.reduce_min(张量名)
• 计算张量维度上元素的最大值：tf.reduce_max(张量名)

 2.理解axis

在一个二维张量或者数组中，可以通过调整axis等于0或者1控制执行维度。axis=0表示纵向操作，axis=1代表横向操作。

• 计算张量沿着指定维度的平均值：tf.reduce_mean(张量名，axis=操作轴)
• 计算张量沿着指定维度的和：tf.reduce_sum(张量名，axis=操作轴)

 3.常用函数

• tf.Variable()将变量标记为“可训练”，被标记的变量会在反向传播中记录梯度信息。神经网络训练中，常用该函数标记待训练参数。tf.Variable(初始值)

例如神经网络初始w,首先生成正态分布的随机数，然后把随机数标记为可训练的。如下所示：

w = tf.Variable(tf.random.normal([2,2],mean = 0, stddev = 1))

4.TensorFlow提供的常用数学运算函数

• 对应元素