2.1 张量与操作
张量
TensorFlow使用一种叫张量(tensor)的数据结构去定义所有的数据,我们可以把 tensor 看成是 n 维的 array 或者 list。在 TensorFlow 的各部分图形间流动传递的只能是tensor。
编写TensorFlow程序时,操纵并传递的主要对象是tf.Tensor:
一个数据类型(例如 float32,int32,或string)
以及shape
array(numpy)和Tensor(Tensorflow)对比
Numpy | TensorFlow |
a = np.zeros((2,2)); b = np.ones((2,2)) | a = tf.zeros((2,2)); b = tf.ones((2,2)) |
np.sum(b,axis=1) | tf.reduce_sum(a,axis=1) |
a.shape | a.get_shape() |
np.reshape(a,(1,4)) | tf.reshape(a,(1,4)) |
b*5+1 | b*5+1 |
np.dot(a,b) | tf.matmul(a,b) |
a[0,0]; a[:,0]; a[0,:] | a[0,0]; a[:,0]; a[0,:] |
操作
tf.strings (常用于推荐算法场景、**NLP场景**)
tf.debugging
tf.dtypes
tf.math
tf.random
tf.feature_column (常用于结构化数据特征处理)
tf.strings
tf.debugging
tf.random
tf.math
tf.dtypes
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