76、TensorFlow 特殊数据结构与图的深入解析

最新推荐文章于 2025-11-18 15:56:47 发布
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分类专栏： 动手学AI：从零到精通 文章标签： TensorFlow 字符串张量 不规则张量
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TensorFlow 特殊数据结构与图的深入解析

1. 特殊数据结构

1.1 字符串

TensorFlow 中的张量可以存储字节字符串，这在自然语言处理中非常有用。示例代码如下： 

import tensorflow as tf

# 创建字节字符串张量
print(tf.constant(b"hello world"))
# 输出: <tf.Tensor: shape=(), dtype=string, numpy=b'hello world'>

# 自动将 Unicode 字符串编码为 UTF - 8
print(tf.constant("café"))
# 输出: <tf.Tensor: shape=(), dtype=string, numpy=b'caf\xc3\xa9'>

# 创建表示 Unicode 字符串的张量
u = tf.constant([ord(c) for c in "café"])
print(u)
# 输出: <tf.Tensor: shape=(4,), [...], numpy=array([ 99,  97, 102, 233], dtype=int32)>

在 tf.string 类型的张量中，字符串长度不是张量形状的一部分；而在 Unicode 字符串张量（即 int32 张量）中，字符串长度是张量形状的一部分。

tf.strings 包提供了一些操作字符串张量的函数，例如： 

# 将 Unicode 字符串张量编码为字节字符串张量
b = tf.strings.unicode_encode(u, "UTF-8")
print(b)
# 输出: <tf.Tensor: shape=(), dtype=string, numpy=b'caf\xc3\xa9'>

# 计算字节字符串中的代码点数量
print(tf.strings.length(b, unit="UTF8_CHAR"))
# 输出: <tf.Tensor: shape=(), dtype=int32, numpy=4>

# 将字节字符串张量解码为 Unicode 字符串张量
print(tf.strings.unicode_decode(b, "UTF-8"))
# 输出: <tf.Tensor: shape=(4,), [...], numpy=array([ 99,  97, 102, 233], dtype=int32)>

# 处理包含多个字符串的张量
p = tf.constant(["Café", "Coffee", "caffè", "咖啡"])
print(tf.strings.length(p, unit="UTF8_CHAR"))
# 输出: <tf.Tensor: shape=(4,), dtype=int32, numpy=array([4, 6, 5, 2], dtype=int32)>
r = tf.strings.unicode_decode(p, "UTF8")
print(r)
# 输出: <tf.RaggedTensor [[67, 97, 102, 233], [67, 111, 102, 102, 101, 101], [99, 97, 102, 102, 232], [21654, 21857]]>

1.2 不规则张量（Ragged Tensors）

不规则张量是一种特殊的张量，用于表示不同大小数组的列表。它有一个或多个不规则维度，即切片长度可能不同的维度。在不规则张量中，第一个维度总是规则维度。 

# 查看不规则张量的元素
print(r[1])
# 输出: <tf.Tensor: [...], numpy=array([ 67, 111, 102, 102, 101, 101], dtype=int32)>

# 创建新的不规则张量并拼接
r2 = tf.ragged.constant([[65, 66], [], [67]])
print(tf.concat([r, r2], axis=0))
# 输出: <tf.RaggedTensor [[67, 97, 102, 233], [67, 111, 102, 102, 101, 101], [99, 97, 102, 102, 232], [21654, 21857], [65, 66], [], [67]]>

r3 = tf.ragged.constant([[68, 69, 70], [71], [], [72, 73]])
print(tf.concat([r, r3], axis=1))
# 输出: <tf.RaggedTensor [[67, 97, 102, 233, 68, 69, 70], [67, 111, 102, 102, 101, 101, 71], [99, 97, 102, 102, 232], [21654, 21857, 72, 73]]>

# 将不规则张量转换为规则张量
print(r.to_tensor())
# 输出: 
# <tf.Tensor: shape=(4, 6), dtype=int32, numpy=
# array([[   67,    97,   102,   233,     0,     0],
#        [   67,   111,   102,   102,   101,   101],
#        [   99,    97,   102,   102,   232,     0],
#        [21654, 21857,     0,     0,     0,     0]], dtype=int32)>

1.3 稀疏张量（Sparse Tensors）

TensorFlow 可以高效地表示稀疏张量（即大部分元素为零的张量）。创建稀疏张量时，需要指定非零元素的索引、值和张量的形状。 

# 创建稀疏张量
s = tf.SparseTensor(indices=[[0, 1], [1, 0], [2, 3]],
                    values=[1., 2., 3.],
                    dense_shape=[3, 4])
# 将稀疏张量转换为密集张量
print(tf.sparse.to_dense(s))
# 输出: 
# <tf.Tensor: shape=(3, 4), dtype=float32, numpy=
# array([[0., 1., 0., 0.],
#        [2., 0., 0., 0.],
#        [0., 0., 0., 3.]], dtype=float32)>

# 稀疏张量的操作限制
print(s * 42.0)
# 输出: <tensorflow.python.framework.sparse_tensor.SparseTensor at 0x7f84a6749f10>
try:
    print(s + 42.0)
except TypeError as e:
    print(e)
# 输出: unsupported operand type(s) for +: 'SparseTensor' and 'float'

1.4 张量数组（Tensor Arrays）

tf.TensorArray 表示张量列表，在包含循环的动态模型中很有用。 

# 创建张量数组
array = tf.TensorArray(dtype=tf.float32, size=3)
array = array.write(0, tf.constant([1., 2.]))
array = array.write(1, tf.constant([3., 10.]))
array = array.write(2, tf.constant([5., 7.]))

# 读取张量数组中的元素
tensor1 = array.read(1)
print(tensor1)
# 输出: tf.constant([3., 10.])

# 将张量数组中的元素堆叠成规则张量
print(array.stack())
# 输出: 
# <tf.Tensor: shape=(3, 2), dtype=float32, numpy=
# array([[1., 2.],
#        [0., 0.],
#        [5., 7.]], dtype=float32)>

1.5 集合（Sets）

TensorFlow 支持整数或字符串集合（不支持浮点数集合），使用规则张量表示集合。 

# 计算两个集合的并集
a = tf.constant([[1, 5, 9]])
b = tf.constant([[5, 6, 9, 11]])
u = tf.sets.union(a, b)
print(tf.sparse.to_dense(u))
# 输出: <tf.Tensor: [...], numpy=array([[ 1,  5,  6,  9, 11]], dtype=int32)>

# 计算多个集合对的并集
a = tf.constant([[1, 5, 9], [10, 0, 0]])
b = tf.constant([[5, 6, 9, 11], [13, 0, 0, 0]])
u = tf.sets.union(a, b)
print(tf.sparse.to_dense(u))
# 输出: 
# <tf.Tensor: [...] numpy=array([[ 1,  5,  6,  9, 11],
#                                [ 0, 10, 13,  0,  0]], dtype=int32)>

tf.sets 包还提供了 difference() 、 intersection() 和 size() 等函数。

1.6 队列（Queues）

TensorFlow 在 tf.queue 包中实现了几种类型的队列。虽然 tf.data API 使队列的使用变得不那么必要，但为了完整性，这里还是简单介绍一下。

1.6.1 先进先出（FIFO）队列 
# 创建 FIFO 队列
q = tf.queue.FIFOQueue(3, [tf.int32, tf.string], shapes=[(), ()])
q.enqueue([10, b"windy"])
q.enqueue([15, b"sunny"])
print(q.size())
# 输出: <tf.Tensor: shape=(), dtype=int32, numpy=2>
print(q.dequeue())
# 输出: [<tf.Tensor: shape=(), dtype=int32, numpy=10>, <tf.Tensor: shape=(), dtype=string, numpy=b'windy'>]

# 批量入队和出队
q.enqueue_many([[13, 16], [b'cloudy', b'rainy']])
print(q.dequeue_many(3))
# 输出: 
# [<tf.Tensor: [...], numpy=array([15, 13, 16], dtype=int32)>,
#  <tf.Tensor: [...], numpy=array([b'sunny', b'cloudy', b'rainy'], dtype=object)>]
1.6.2 其他队列类型
  • PaddingFIFOQueue ：与 FIFOQueue 类似，但 dequeue_many() 方法支持出队不同形状的多个记录，会自动填充最短记录以确保批次中所有记录具有相同的形状。
  • PriorityQueue ：按优先级出队记录，优先级必须是 64 位整数，作为每个记录的第一个元素。优先级较低的记录先出队，相同优先级的记录按 FIFO 顺序出队。
  • RandomShuffleQueue ：记录以随机顺序出队，在 tf.data 出现之前，用于实现洗牌缓冲区。

下面是这些特殊数据结构的总结表格：
| 数据结构 | 特点 | 适用场景 |
| ---- | ---- | ---- |
| 字符串张量 | 可存储字节字符串和 Unicode 字符串，有相关操作函数 | 自然语言处理 |
| 不规则张量 | 表示不同大小数组的列表，有不规则维度 | 处理长度不同的数据序列 |
| 稀疏张量 | 高效表示大部分元素为零的张量 | 处理大规模稀疏数据 |
| 张量数组 | 表示张量列表，适用于动态模型中的循环 | 动态模型中结果的累积 |
| 集合 | 支持整数或字符串集合，有集合操作函数 | 集合运算 |
| 队列 | 有多种类型，用于数据的入队和出队 | 数据加载和预处理 |

2. TensorFlow 图

2.1 TF 函数和具体函数

TF 函数是多态的，支持不同类型（和形状）的输入。每次使用新的输入类型或形状组合调用 TF 函数时，都会生成一个新的具体函数，该函数有自己专门针对此组合的图。 

@tf.function
def tf_cube(x):
    return x ** 3

# 获取具体函数
concrete_function = tf_cube.get_concrete_function(tf.constant(2.0))
print(concrete_function)
# 输出: <ConcreteFunction tf_cube(x) at 0x7F84411F4250>
print(concrete_function(tf.constant(2.0)))
# 输出: <tf.Tensor: shape=(), dtype=float32, numpy=8.0>

这些图中的张量是符号张量，它们没有实际值，只有数据类型、形状和名称。符号张量使得可以提前指定操作的连接方式，并允许 TensorFlow 根据输入的类型和形状递归推断所有张量的类型和形状。

2.2 探索函数定义和图

可以通过具体函数的 graph 属性访问其计算图，并使用 get_operations() 方法获取操作列表。 

# 访问具体函数的计算图
print(concrete_function.graph)
# 输出: <tensorflow.python.framework.func_graph.FuncGraph at 0x7f84411f4790>

# 获取图的操作列表
ops = concrete_function.graph.get_operations()
print(ops)
# 输出: 
# [<tf.Operation 'x' type=Placeholder>,
#  <tf.Operation 'pow/y' type=Const>,
#  <tf.Operation 'pow' type=Pow>,
#  <tf.Operation 'Identity' type=Identity>]

# 获取操作的输入和输出张量
pow_op = ops[2]
print(list(pow_op.inputs))
# 输出: [<tf.Tensor 'x:0' shape=() dtype=float32>, <tf.Tensor 'pow/y:0' shape=() dtype=float32>]
print(pow_op.outputs)
# 输出: [<tf.Tensor 'pow:0' shape=() dtype=float32>]

每个操作都有一个名称，默认是操作的名称，也可以手动定义。每个张量也有一个唯一的名称。可以使用 get_operation_by_name() 和 get_tensor_by_name() 方法按名称获取操作或张量。

2.3 深入了解跟踪 

@tf.function
def tf_cube(x):
    print(f"x = {x}")
    return x ** 3

# 调用函数
result = tf_cube(tf.constant(2.0))
# 输出: x = Tensor("x:0", shape=(), dtype=float32)
print(result)
# 输出: <tf.Tensor: shape=(), dtype=float32, numpy=8.0>

由于 print() 函数不是 TensorFlow 操作，它只在函数被跟踪时运行，即在图模式下，参数被符号张量替换。如果函数有 Python 副作用，这些代码只会在函数被跟踪时运行。

下面是 TF 函数调用生成具体函数的流程图： 

graph TD;
    A[调用 TF 函数] --> B{输入签名是否已存在};
    B -- 是 --> C[重用已有具体函数];
    B -- 否 --> D[生成新的具体函数];
    D --> E[创建专门的图];
    C --> F[执行具体函数];
    E --> F;

综上所述，TensorFlow 提供了丰富的特殊数据结构和图机制，这些功能可以帮助我们更高效地处理各种类型的数据和构建复杂的模型。通过合理使用这些数据结构和图，我们可以更好地实现自然语言处理、深度学习等领域的应用。

2.4 具体函数和图的进一步应用示例

为了更深入地理解具体函数和图的应用，我们可以通过一个稍微复杂一点的示例来说明。假设我们要实现一个简单的线性回归模型，使用 TF 函数和具体函数来加速计算。 

import tensorflow as tf

# 定义一个 TF 函数来实现线性回归
@tf.function
def linear_regression(x, w, b):
    return tf.matmul(x, w) + b

# 生成一些示例数据
x = tf.constant([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]])
w = tf.constant([[0.5], [0.5]])
b = tf.constant([1.0])

# 获取具体函数
concrete_regression = linear_regression.get_concrete_function(x, w, b)

# 执行具体函数
result = concrete_regression(x, w, b)
print(result)
# 输出: <tf.Tensor: shape=(2, 1), dtype=float32, numpy=array([[3.0], [5.0]], dtype=float32)>

在这个示例中，我们定义了一个 linear_regression TF 函数，用于计算线性回归的结果。通过 get_concrete_function 方法，我们获取了一个专门针对当前输入的具体函数 concrete_regression 。这样，在后续多次使用相同输入类型和形状的情况下，就可以直接调用这个具体函数，避免了重复的图生成过程，提高了计算效率。

2.5 利用图进行性能优化

TensorFlow 图的一个重要优势是可以进行性能优化。通过将计算逻辑转换为图，TensorFlow 可以对图进行一系列的优化操作，例如节点融合、内存布局优化等。

2.5.1 节点融合

节点融合是指将多个操作合并为一个操作，减少计算过程中的中间结果，从而提高计算效率。例如，在一个复杂的神经网络中，可能会有多个连续的矩阵乘法和加法操作，TensorFlow 可以将这些操作融合成一个更高效的操作。

2.5.2 内存布局优化

TensorFlow 可以根据硬件的特点，优化张量在内存中的布局，减少内存访问时间。例如，在 GPU 上，合理的内存布局可以充分利用 GPU 的并行计算能力。

下面是一个简单的示例，展示如何通过 TF 函数和图来实现性能优化： 

import time

# 定义一个简单的计算函数
@tf.function
def complex_computation(x):
    y = tf.square(x)
    z = tf.reduce_sum(y)
    return z

# 生成一个大的输入张量
x = tf.random.normal([1000, 1000])

# 第一次调用，会进行图的生成和跟踪
start_time = time.time()
result = complex_computation(x)
first_call_time = time.time() - start_time
print(f"第一次调用时间: {first_call_time} 秒")

# 后续调用，直接使用生成的图
start_time = time.time()
result = complex_computation(x)
subsequent_call_time = time.time() - start_time
print(f"后续调用时间: {subsequent_call_time} 秒")

从这个示例中可以看出，第一次调用 complex_computation 函数时，由于需要进行图的生成和跟踪，花费的时间相对较长。而后续调用时，直接使用已经生成的图，时间明显缩短，体现了图在性能优化方面的优势。

2.6 图的序列化和部署

在实际应用中，我们可能需要将训练好的模型保存下来，并部署到不同的环境中。TensorFlow 图可以方便地进行序列化和部署。

2.6.1 图的序列化

可以使用 TensorFlow 的 SavedModel 格式将图和相关的变量保存到磁盘上。 

# 保存具体函数为 SavedModel
tf.saved_model.save(concrete_regression, 'linear_regression_model')
2.6.2 图的部署

在需要使用模型的地方，可以加载保存的 SavedModel 并进行推理。 

# 加载 SavedModel
loaded_model = tf.saved_model.load('linear_regression_model')

# 进行推理
new_x = tf.constant([[5.0, 6.0]])
new_result = loaded_model(new_x, w, b)
print(new_result)

通过这种方式，我们可以将训练好的模型方便地部署到不同的设备或环境中，实现模型的复用。

2.7 特殊数据结构和图的综合应用

在实际的深度学习项目中，往往需要综合使用特殊数据结构和图来处理复杂的数据和模型。例如，在处理自然语言数据时，可能会用到字符串张量和不规则张量，同时使用 TF 函数和图来加速计算。

下面是一个简单的示例，展示如何综合应用这些技术来处理文本数据。 

import tensorflow as tf

# 定义一个处理文本数据的 TF 函数
@tf.function
def process_text(texts):
    # 对文本进行编码
    encoded_texts = tf.strings.unicode_decode(texts, "UTF-8")
    # 这里可以添加更多的处理逻辑，例如词嵌入等
    return encoded_texts

# 示例文本数据
texts = tf.constant(["Hello", "World", "你好"])

# 获取具体函数
concrete_process = process_text.get_concrete_function(texts)

# 执行具体函数
result = concrete_process(texts)
print(result)

在这个示例中，我们定义了一个 TF 函数 process_text 来处理文本数据。使用 unicode_decode 函数对文本进行编码，这涉及到字符串张量的操作。通过获取具体函数，我们可以利用图的优势来加速处理过程。

2.8 总结与展望

2.8.1 特殊数据结构总结

TensorFlow 提供的特殊数据结构，如字符串张量、不规则张量、稀疏张量、张量数组、集合和队列，各自具有独特的特点和适用场景。它们可以帮助我们更高效地处理各种类型的数据，特别是在处理复杂和大规模数据时，这些数据结构的优势更加明显。

数据结构 特点 适用场景
字符串张量 可存储字节字符串和 Unicode 字符串，有相关操作函数 自然语言处理
不规则张量 表示不同大小数组的列表，有不规则维度 处理长度不同的数据序列
稀疏张量 高效表示大部分元素为零的张量 处理大规模稀疏数据
张量数组 表示张量列表，适用于动态模型中的循环 动态模型中结果的累积
集合 支持整数或字符串集合，有集合操作函数 集合运算
队列 有多种类型，用于数据的入队和出队 数据加载和预处理
2.8.2 TensorFlow 图总结

TF 函数和具体函数的机制使得 TensorFlow 可以根据不同的输入类型和形状生成专门的图，提高计算效率。通过探索函数定义和图，我们可以深入了解计算过程，并进行性能优化。图的序列化和部署功能则方便了模型的保存和复用。

2.8.3 展望

随着深度学习和人工智能的不断发展，TensorFlow 可能会进一步完善和扩展这些特殊数据结构和图的功能。例如，可能会引入更多针对特定领域的特殊数据结构，或者提供更强大的图优化算法。同时，与其他深度学习框架的融合和互操作性也可能会得到加强，为开发者提供更便捷的开发体验。

总之，掌握 TensorFlow 的特殊数据结构和图机制，对于开发高效、复杂的深度学习模型具有重要意义。通过不断学习和实践，我们可以更好地利用这些工具来解决实际问题。

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基于Bloch方程的磁共振成像序列模拟器Matlab实现
11-23
本资源提供MATLAB多个发行版本（2014、2019a、2021a）的技术支持，配套完整案例数据集及可直接执行的程序文件。程序架构采用模块化设计理念，具备以下技术特征：通过参数配置实现核心算法调整，逻辑结构层次分明，关键代码段配有详细注释说明。 该资源适用于高等院校计算机科学、电子信息技术、应用数学等专业的课程实践、综合课题研究及学位论文开发。内容涵盖智能优化计算、神经网络预测建模、数字信号处理、元胞自动机仿真等典型实验场景，所有案例均通过标准化测试验证。 开发团队由具备十年以上工业级算法研发经验的高级工程师组成，专注于MATLAB科学计算与系统仿真领域。本资源提供经过学术机构验证的完整仿真案例库，适用于教学演示与科研实验。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
【嵌入式通信】基于STM32与RS-232的自定义串口助手设计：实现上下位机可靠通信及数据监控
11-23
内容概要：本文详细介绍了一个基于STM32与PC上位机通过RS-232串口通信的完整系统设计与实现，涵盖硬件电路搭建、STM32固件开发、自定义应用层通信协议设计、PC端串口助手软件开发（C# WinForms）、协议解析、数据记录、通信测试及系统部署等内容。系统采用分层协议架构，支持命令控制、数据传输、CRC校验、状态指示和日志记录等功能，并提供了完整的故障排查与扩展开发指南。; 适合人群：具备嵌入式开发基础的电子工程师、自动化控制技术人员、计算机或电子信息类专业学生，以及对串口通信、STM32开发和上位机软件设计感兴趣的开发者；尤其适合从事工业控制、设备调试和物联网通信项目研发的技术人员。; 使用场景及目标：①实现STM32与PC之间的可靠串口通信；②开发具备协议解析能力的自定义串口助手；③应用于设备监控、数据采集、实验室仪器通信等场景；④作为教学案例帮助理解串口通信协议栈的设计与实现。; 阅读建议：建议结合硬件平台动手实践，重点关注通信协议的设计与CRC校验一致性，注意STM32端与PC端代码的协同调试，同时可利用提供的测试模块验证系统稳定性，便于后续功能扩展与二次开发。
Vue el-tabs右侧按钮实现[代码]
11-23
本文介绍了在Vue.js的element-ui框架中，如何在el-tabs组件的最右侧添加一个按钮的实现方案。通过CSS的position属性，利用relative和absolute定位，将按钮固定在tabs页签切换栏的最右侧。具体实现步骤包括：设置父div为relative定位，el-tabs保持默认布局，按钮使用absolute定位并指定right和top值。代码示例清晰展示了如何结合Vue和CSS实现这一功能。
RK3568 UART驱动开发[项目代码]
11-23
本文详细介绍了基于OpenHarmony标准系统的RK3568 DAYU开发板UART驱动开发流程。内容涵盖UART基础知识、驱动开发接口、开发步骤、应用开发流程及实例代码解析。文章首先介绍了UART的基本概念和工作原理，包括2线和4线连接方式、通信参数设置等。然后详细讲解了UART驱动开发的核心接口UartHostMethod及其回调函数功能，包括初始化、读写数据、设置波特率等操作。接着阐述了驱动开发的四个关键步骤：实例化驱动入口、配置属性文件、实例化控制器对象和驱动调试。最后通过实际案例展示了UART应用程序的开发过程，包括设备打开、参数设置、数据读写等操作，并提供了完整的代码示例和编译运行说明。
深入解析TensorFlow模型架构：CNN、DNN与LSTM
在本段中，我们将深入探讨有关TensorFlow模型、卷积神经网络（CNN）、深度神经网络（DNN）以及长短期记忆网络（LSTM）的相关知识点。TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由谷歌大脑团队开发，广泛应用于研究和生产...
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