TensorFlow学习笔记（一）基本操作

最新推荐文章于 2025-05-07 00:16:08 发布

红烧黄辣丁

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分类专栏： Tensorflow 文章标签： tensorflow python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_44789094/article/details/105172702

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这篇博客介绍了TensorFlow的基本操作，包括element-wise的加减乘除，matrix-wise的矩阵乘法，dim-wise的平均、最大值、最小值和求和运算。此外，还探讨了Tensor的合并与分割，如concat用于拼接，stack用于堆叠以及unstack的使用方法。

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TensorFlow学习笔记（一）基本操作

Opation type

（1）element-wise ±*/

b=tf.fill([2,2],2.)
a=tf.ones([2,2])
a+b,a-b,a*b,a/b,b//a,b%a

（2）matrix-wise @，matmul

a@b
tf.matmul(a, b)

（3）dim-wise reduce_mean/max/min/sum

x=tf.ones([4,2])
W=tf.ones([2,1])
b=tf.constant(0.1)
x@W+b

#<tf.Tensor: id=27, shape=(4, 1), dtype=float32, numpy=
#array([[2.1],
#       [2.1],
#       [2.1],
#       [2.1]], dtype=float32)>

合并与分割

（1）concat（拼接）

a = tf.ones([4, 35, 8])
b = tf.ones([2, 35, 8])
c=tf.concat([a, b], axis=0)
c.shape

#TensorShape([6, 35, 8])

注：concat必须保证除了要合并的维度外其他维度相同

（2）stack（堆叠）与unstack

a = tf.ones([4, 35, 8])
b = tf.ones([4, 35, 8])
tf.concat([a, b], axis=-1).shape
tf.stack([a, b], axis=0).shape
tf.stack([a, b], axis=3).shape

#(TensorShape([4, 35, 16]),
#TensorShape([2, 4, 35, 8]),
#TensorShape([4, 35, 8, 2]))
```
```python
c = tf.ones([2,4,35,8])
aa, bb = tf.unstack(c, axis=0)
```
注：stack必须保证所有维度都相同

### （3）split（分割）
```python
c = tf.ones([2,4,35,8])
res = tf.unstack(c, axis=3)
len(res)	# 8 

res = tf.split(c, axis=3, num_or_size_splits=2)
len(res)	# 2
res[0].shape	#TensorShape([2, 4, 35, 4])<

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