Tensoflow2 —— tenosr 数据统计相关

于 2021-03-15 17:45:14 发布
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分类专栏： tensorflow 文章标签： 数据分析
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本文介绍了TensorFlow中一些常用的基础操作，包括计算张量的范数、获取张量的最大最小值及其索引、进行张量间的等值比较及计算准确率、获取张量中的唯一值及其对应的索引，并演示了如何通过索引恢复原始张量。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一、norm

  1. tf.norm( tensro , ord = , axis = ) 默认ord = 1
    在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
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二、max min

  1. tf.reduce_min( ) tf.reduce_max( ) 返回最大/小值
    在这里插入图片描述

  2. tf.argmax( ) tf.argmin( ) 返回最大/小值的index
    在这里插入图片描述

三、equal unique

  1. tf.equal( tensor1 , tensor2 ) 比较两个tensor
    在这里插入图片描述
    利用tf.equal() 计算ACCURACY
    在这里插入图片描述

  2. tf.unique( tensor )
    获得不重复的一个Unique array 和一个对应的idx array
    在这里插入图片描述
    通过tf.gather可以恢复
    tf.gather( Unique , idx ) ⇒ [4,2,2,4,3]

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