一小时学会TensorFlow2之基本操作2实例代码


Posted in Python onSeptember 04, 2021

索引操作

一小时学会TensorFlow2之基本操作2实例代码

简单索引

索引 (index) 可以帮助我们快速的找到张量中的特定信息.

例子:

a = tf.reshape(tf.range(12), [2, 2, 3])
print(a)

print(a[0])
print(a[0][0])

输出结果:

tf.Tensor(
[[[ 0 1 2]
[ 3 4 5]]

[[ 6 7 8]
[ 9 10 11]]], shape=(2, 2, 3), dtype=int32)
tf.Tensor(
[[0 1 2]
[3 4 5]], shape=(2, 3), dtype=int32)
tf.Tensor([0 1 2], shape=(3,), dtype=int32)

Numpy 式索引

我们也可以按照 numpy 的写法来操作索引.

例子:

a = tf.reshape(tf.range(12), [2, 2, 3])
print(a)

print(a[0])
print(a[0, 0])

输出结果:

tf.Tensor(
[[[ 0 1 2]
[ 3 4 5]]

[[ 6 7 8]
[ 9 10 11]]], shape=(2, 2, 3), dtype=int32)
tf.Tensor(
[[0 1 2]
[3 4 5]], shape=(2, 3), dtype=int32)
tf.Tensor([0 1 2], shape=(3,), dtype=int32)

使用 : 进行索引

例子:

c = tf.ones([4, 14, 14, 4])
print(c[0, :, :, :].shape)
print(c[0, 1, :, :].shape)

输出结果:

(14, 14, 4)
(14, 4)

tf.gather

我们假设一个有 3 个餐馆, 每个餐馆有 8 种菜系, 128 道菜data: [resturants, cuisines, dishes].

一小时学会TensorFlow2之基本操作2实例代码

例子:

data = tf.zeros([3, 8, 128])

g1 = tf.gather(data, axis=0, indices=[0, 2])
print(g1.shape)

g2 = tf.gather(data, axis=1, indices=[0, 1, 2, 3])
print(g2.shape)

输出结果:

(2, 8, 128)
(3, 4, 128)

tf.gather_nd

例子:

g1 = tf.gather_nd(data, [0])
print(g1.shape)

g2 = tf.gather_nd(data, [0, 1])
print(g2.shape)

g3 = tf.gather_nd(data, [0, 1, 2])
print(g3.shape)

输出结果:

(8, 128)
(128,)
()

tf.boolean_mask

格式:

tf.boolean_mask(
    tensor, mask, axis=None, name='boolean_mask'
)

例子:

data = tf.zeros([3, 8, 128])

b1 = tf.boolean_mask(data, mask=[True, True, False])
print(b1.shape)

b2 = tf.boolean_mask(data, mask=[True, False, True, False, True, False, True, False], axis=1)
print(b2.shape)

输出结果:

(2, 8, 128)
(3, 4, 128)

切片操作

借助切片技术, 我们可以灵活的处理张量对象.

一小时学会TensorFlow2之基本操作2实例代码

简单切片

格式:

tensor[start : end]

其中 start 为开始索引, end 为结束索引 (不包括)

例子:

tf.Tensor([0 1 2], shape=(3,), dtype=int32)
tf.Tensor([9], shape=(1,), dtype=int32)
tf.Tensor([0 1 2 3 4 5 6 7 8], shape=(9,), dtype=int32)

step 切片

格式:

tensor[start : end: step]

例子:

d = tf.range(6)
print(d[::-1])  # 实现倒序
print(d[::2])  # 步长为2

输出结果:

tf.Tensor([5 4 3 2 1 0], shape=(6,), dtype=int32)
tf.Tensor([0 2 4], shape=(3,), dtype=int32)

维度变换

一小时学会TensorFlow2之基本操作2实例代码

tf.reshape

tf.reshape 可以帮助我们进行维度转换.

格式:

tf.reshape(
    tensor, shape, name=None
)

参数:

  • tensor: 传入的张量
  • shape: 张量的形状
  • name: 数据名称

例子:

a = tf.random.normal([3, 8, 128])
print(a.shape)

b = tf.reshape(a, [3, 1024])
print(b.shape)

c = tf.reshape(a, [3, -1])
print(c.shape)

输出结果:

(3, 8, 128)
(3, 1024)
(3, 1024)

tf.transpose

格式:

tf.transpose(
    a, perm=None, conjugate=False, name='transpose'
)

例子:

a = tf.random.normal([4, 3, 2, 1])
print(a.shape)

b = tf.transpose(a)
print(b.shape)

c = tf.transpose(a, perm=[0, 1, 3, 2])
print(c.shape)

输出结果:

(4, 3, 2, 1)
(1, 2, 3, 4)
(4, 3, 1, 2)

tf.expand_dims

格式:

tf.expand_dims(
    input, axis, name=None
)

参数:

  • input: 输入
  • axis: 操作的维度
  • name: 数据名称

例子:

a = tf.random.normal([4, 3, 2, 1])
print(a.shape)

b = tf.expand_dims(a, axis=0)
print(b.shape)

c = tf.expand_dims(a, axis=1)
print(c.shape)

d = tf.expand_dims(a, axis=-1)
print(d.shape)

输出结果:

(4, 3, 2, 1)
(1, 4, 3, 2, 1)
(4, 1, 3, 2, 1)
(4, 3, 2, 1, 1)

tf.squeeze

tf.squeeze 可以帮助我们删去所有维度为1 的维度.

一小时学会TensorFlow2之基本操作2实例代码

格式:

tf.squeeze(
    input, axis=None, name=None
)

参数:

  • input: 输入
  • axis: 操作的维度
  • name: 数据名称

例子:

a = tf.zeros([2, 1, 1, 3, 5])

s1 = tf.squeeze(a)
print(s1.shape)

s2 = tf.squeeze(a, axis=1)
print(s2.shape)

s3 = tf.squeeze(a, axis=2)
print(s3.shape)

输出结果:

(2, 3, 5)
(2, 1, 3, 5)
(2, 1, 3, 5)

Boardcasting

广播机制 (Boardcasting) 是一种张量复制的手段. Boardcasting 可以帮助我们扩张张量的形状但无需实际复制数据.

一小时学会TensorFlow2之基本操作2实例代码

广播机制允许我们在隐式情况下进行填充, 从而使得我们的代码更加简洁, 更有效率地使用内存.

tf.boardcast_to

boardcast_to:

tf.broadcast_to(
    input, shape, name=None
)

参数:

  • input: 输入
  • shape: 数据形状
  • name: 数据名称

例子:

a = tf.broadcast_to(tf.random.normal([4, 1, 1, 1]), [4, 32, 32, 3])
print(a.shape)

b = tf.broadcast_to(tf.zeros([128, 1, 1, 1]), [128, 32, 32, 3])
print(b.shape)

输出结果:

(4, 32, 32, 3)
(128, 32, 32, 3)

tf.tile

格式:

tf.tile(
    input, multiples, name=None
)

参数:

  • input: 输入
  • multiples: 同一纬度上复制的次数
  • name: 数据名称

例子:

a = tf.zeros([4, 1, 1, 1])
print(a.shape)

b = tf.tile(a, [1, 32, 32, 3])
print(b.shape)

输出结果:

(4, 1, 1, 1)
(4, 32, 32, 3)

注: boardcast_to 和 tile 的区别在于 boardcast_to 可以在不复制内存的情况下自动扩张 tensor.

数学运算

一小时学会TensorFlow2之基本操作2实例代码

加减乘除

例子:

# 定义张量
t1 = tf.ones([3, 3])
t2 = tf.fill([3, 3], 3.0)

# 加
add = t1 + t2
print(add)

# 减
minus = t1 - t2
print(minus)

# 乘
multiply = t1 * t2
print(multiply)

# 除
divide = t1 / t2
print(divide)

输出结果:

tf.Tensor(
[[4. 4. 4.]
[4. 4. 4.]
[4. 4. 4.]], shape=(3, 3), dtype=float32)
tf.Tensor(
[[-2. -2. -2.]
[-2. -2. -2.]
[-2. -2. -2.]], shape=(3, 3), dtype=float32)
tf.Tensor(
[[3. 3. 3.]
[3. 3. 3.]
[3. 3. 3.]], shape=(3, 3), dtype=float32)
tf.Tensor(
[[0.33333334 0.33333334 0.33333334]
[0.33333334 0.33333334 0.33333334]
[0.33333334 0.33333334 0.33333334]], shape=(3, 3), dtype=float32)

log & exp

例子:

# log
a = tf.fill([2], 100.0)
print(a)

b = tf.math.log(a)  # 以e为底
print(b)

# exp
c = tf.ones([2])
print(c)

d = tf.exp(c)
print(d)

输出结果:

tf.Tensor([100. 100.], shape=(2,), dtype=float32)
tf.Tensor([4.6051702 4.6051702], shape=(2,), dtype=float32)
tf.Tensor([1. 1.], shape=(2,), dtype=float32)
tf.Tensor([2.7182817 2.7182817], shape=(2,), dtype=float32)

pow & sqrt

例子:

# 定义张量
a = tf.fill([2], 4.0)
print(a)

# pow
b = tf.pow(a, 2)
print(b)

# sqrt
c = tf.sqrt(a, 2)
print(c)

输出结果:

tf.Tensor([4. 4.], shape=(2,), dtype=float32)
tf.Tensor([16. 16.], shape=(2,), dtype=float32)
tf.Tensor([2. 2.], shape=(2,), dtype=float32)

矩阵相乘 @

我们可以使用tf.matmul@来实现矩阵相乘.

一小时学会TensorFlow2之基本操作2实例代码

例子:

# 定义张量
a = tf.fill([2, 2], 2)
b = tf.fill([2, 2], 3)

# matmul
c = tf.matmul(a, b)
print(c)

# @
d = a@b
print(d)

输出结果:

tf.Tensor(
[[12 12]
[12 12]], shape=(2, 2), dtype=int32)
tf.Tensor(
[[12 12]
[12 12]], shape=(2, 2), dtype=int32)

到此这篇关于一小时学会TensorFlow2之基本操作2实例代码的文章就介绍到这了,更多相关TensorFlow2基本操作内容请搜索三水点靠木以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持三水点靠木!

Python 相关文章推荐
Python基础之函数用法实例详解
Sep 10 Python
用Python中的字典来处理索引统计的方法
May 05 Python
Python中if __name__ == '__main__'作用解析
Jun 29 Python
实例讲解Python中global语句下全局变量的值的修改
Jun 16 Python
Python实现文件信息进行合并实例代码
Jan 17 Python
Python工厂函数用法实例分析
May 14 Python
使用python将大量数据导出到Excel中的小技巧分享
Jun 14 Python
Python解析、提取url关键字的实例详解
Dec 17 Python
python读取txt文件并取其某一列数据的示例
Feb 19 Python
详解PANDAS 数据合并与重塑(join/merge篇)
Jul 09 Python
python找出因数与质因数的方法
Jul 25 Python
django实现日志按日期分割
May 21 Python
Python torch.flatten()函数案例详解
Aug 30 #Python
Python之基础函数案例详解
Aug 30 #Python
python中使用 unittest.TestCase单元测试的用例详解
Aug 30 #Python
python使用matplotlib绘制图片时x轴的刻度处理
使用Python+OpenCV进行卡类型及16位卡号数字的OCR功能
Aug 30 #Python
OpenCV绘制圆端矩形的示例代码
Aug 30 #Python
python中super()函数的理解与基本使用
You might like
PHP4实际应用经验篇(6)
2006/10/09 PHP
新手配置 PHP 调试环境(IIS+PHP+MYSQL)
2007/01/10 PHP
追求程序速度,而不是编程的速度
2008/04/23 PHP
一个PHP数组应该有多大的分析
2009/07/30 PHP
浅谈COOKIE和SESSION区别
2015/07/19 PHP
深入理解PHP内核(一)
2015/11/10 PHP
jQuery1.6 类型判断实现代码
2011/09/01 Javascript
js取消单选按钮选中并判断对象是否为空
2013/11/14 Javascript
用js判断是否为360浏览器的实现代码
2015/01/15 Javascript
jQuery中常用动画效果函数(日常整理)
2016/09/17 Javascript
基本DOM节点操作
2017/01/17 Javascript
jQuery的$.extend 浅拷贝与深拷贝
2017/03/08 Javascript
vue的Virtual Dom实现snabbdom解密
2017/05/03 Javascript
electron-vue利用webpack打包实现多页面的入口文件问题
2019/05/12 Javascript
利用不到200行代码写一款属于你自己的js类库
2019/07/08 Javascript
vue 监听 Treeselect 选择项的改变操作
2020/08/31 Javascript
jdk1.8+vue elementui实现多级菜单功能
2020/09/24 Javascript
浅谈JSON5解决了JSON的两大痛点
2020/12/14 Javascript
[49:27]2018DOTA2亚洲邀请赛 4.4 淘汰赛 TNC vs VG 第一场
2018/04/05 DOTA
python实现自动登录人人网并访问最近来访者实例
2014/09/26 Python
对于Python中线程问题的简单讲解
2015/04/03 Python
Python实现购物系统(示例讲解)
2017/09/13 Python
Python之指数与E记法的区别详解
2019/11/21 Python
Python跑循环时内存泄露的解决方法
2020/01/13 Python
Myprotein葡萄牙官方网站:英国优质运动营养品牌
2016/09/12 全球购物
人力资源管理专业学生自我评价
2013/11/20 职场文书
餐饮服务食品安全承诺书
2015/04/29 职场文书
经济纠纷起诉状
2015/05/20 职场文书
2015年卫生局工作总结
2015/07/24 职场文书
2015年国庆放假通知范文
2015/08/18 职场文书
2016护理专业求职自荐书
2016/01/28 职场文书
《认识钟表》教学反思
2016/02/16 职场文书
《中华上下五千年》读后感3篇
2019/11/29 职场文书
Python基础详解之邮件处理
2021/04/28 Python
Python中X[:,0]和X[:,1]的用法
2021/05/10 Python
微信小程序纯CSS实现无限弹幕滚动效果
2022/09/23 HTML / CSS