tensorflow学习笔记(一)

基础

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.constant: 生成一个常量类型的张量
.Session: 生成一个可运算的会话句柄
.InteractiveSession(): 等价于 sess = tf.Session(), 但是结果的运行会有所不同
                       InteractiveSession()：使用这个需要在运行函数后 .eval(), 才会得到结果
                       Session(): 使用这个需要配合 生成的句柄再结合 .run(), 才会得到结果
参见：https://mp.youkuaiyun.com/postedit/83090659
.convert_to_tensor: 可将 Python 对象转化为 tensor 对象，
                    它的输入可以是 tensor 对象，numpy 对象，Python 列表，Python 标量
.Variable: 给一个变量赋初值

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矩阵运算

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.transpose(X): 矩阵转置运算
.matmul(X, Y): 矩阵乘法 X * Y
.matrix_determinant(X): 求矩阵行列式
.matrix_inverse(X): 求矩阵的逆
.matrix_solve(X, [[m], [n], [p], [q]])：求以矩阵 X 为系数矩阵，m、n、p、q 为常数的解

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张量的约简(Reduction)

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.reduce_prod: 对矩阵的每一行元素进行累乘
.reduce_min: 取矩阵每一行最小的元素
.reduce_max: 取矩阵每一行最大的元素
.reduce_mean: 求矩阵每一行之和的算术平均值
.reduce_sum: 对矩阵的每一行求和
.reduce_logsumexp: 对矩阵的每一行做 log(sum(exp(每行的元素))) 处理
.reduce_all: 张量为布尔型矩阵，每一行作“与”运算
.reduce_any: 张量为布尔型矩阵，每一行作“或”运算

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张量的分割(Segment)

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.segment_sum(tensor, segmentIDs): tensor，要进行分割的张量；segmentIDs，对张量进行标记分割
                                  分割张量， 要相互进行操作的张量维度进行标记。这里相当于进行分组
例如：

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import tensorflow as tf
segmentIDs = tf.constant([0, 1, 1, 2, 2])   # 分割张量， 要相互进行操作的张量维度进行标记。这里相当于分了三组（0|1,1|2,2）,
tensor = tf.constant([[2, 5, 3, -5],
                     [0, 3, -2., 5],
                     [4, 3, 5., 3],
                     [6, 1, 4, 0],
                     [4, 2, 5, -2]])

tf.segment_sum(tensor, segmentIDs)   # 将张量 tensor 分割为：第一行为一组，第二、三行为一组，第四、五行为一组，进行求和运算

结果为：

[[ 2.  5.  3. -5.]
 [ 4.  6.  3.  8.]
 [10.  3.  9. -2.]]

其他张量分割运算都有同样的分割和运算形式

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.segment_sum: 对具有相同标记的张量维度进行求和
.segment_prod: 对具有相同标记的张量维度进行相乘
.segment_min: 取具有相同标记的张量维度的最小元素
.segment_max: 对具有相同标记的张量维度的最大元素
.segment_mean: 对具有相同标记的张量维度的元素之和的均值