一、arthmetic 算术操作（+，-，*，/，Mod）
（1）tensor-tensor操作(element-wise)
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#两个tensor 运算#运算规则：element-wise。即c[i,j,..,k]=a[i,j,..,k] op b[i,j,..,k]ts1=tf.constant(1.0,shape=[2,2])ts2=tf.Variable(tf.random_normal([2,2]))sess.run(tf.global_variables_initializer())#以ts1和ts2为例： #（1）加法+ts_add1=tf.add(ts1,ts2,name=None)ts_add2=ts1+ts2 #二者等价#（2）减法-ts_sub1=tf.subtract(ts1,ts2,name=None)ts_sub2=ts1-ts2 #二者等价#（3）乘法*ts_mul1=tf.multiply(ts1,ts2,name=None)ts_mul2=ts1*ts2#（4）除法/ts_div1=tf.divide(ts1,ts2,name=None)ts_div2=tf.div(ts1,ts2,name=None) #div 支持 broadcasting(即shape可不同)ts_div3=ts1/ts2#另外还有truediv(x,y) x,y类型必须一致,floor_div等。#（5）取模Mod(估计基本用不到) |
（2）tensor-scalar操作
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#scalar-tensor操作。#对tensor中所有element执行同样的操作(+，-，*，/)#加法ts_add=ts1+2#减法ts_sub=ts1-2#乘法ts_mul=ts1*2#除法ts_div=ts1/2 |
二、基本数学函数
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#以下x,y均代表tensor tf.add_n(inputs, name=None) #inputs:tensor数组，所有tensor相加tf.abs(x, name=None) #绝对值tf.negative(x, name=None) #取反tf.sign(x, name=None) #取符号(y = sign(x) = -1 if x < 0; 0 if x == 0; 1 if x > 0.)tf.square(x, name=None) #y=x*xtf.round(x, name=None) #Rounds the values of a tensor to the nearest integer, element-wise.tf.sqrt(x, name=None) #sqrt tf.pow(x, y, name=None) #x,y均为tensor，element-wise求powtf.exp(x, name=None) #y=e^xtf.log(x, name=None) #y=log(x) tf.ceil(x, name=None) #ceiltf.floor(x, name=None) #floortf.maximum(x, y, name=None) #z=max(x,y)tf.minimum(x, y, name=None)tf.cos(x, name=None) #三角函数,sin,cos,tan,acos,asin,atantf.sin(x, name=None) tf.tan(x, name=None)tf.acos(x, name=None)tf.asin(x, name=None)tf.atan(x, name=None)#...#等等一些函数。 |
三、Matrix矩阵操作
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tf.diag(diagonal, name=None) #得到以diagonal为对角的tensortf.diag_part(input, name=None) #tf.diag 逆操作,得到input的对角矩阵 tf.transpose(a, perm=None,name=None) #转置矩阵,y[i,j]=x[j,i]#矩阵乘法tf.matmul(a, b, transpose_a=False, transpose_b=False, # adjoint_a=False, adjoint_b=False, #共轭 a_is_sparse=False, b_is_sparse=False, #矩阵是否稀疏 name=None) |
四、Reduction 归约操作
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#（1）tf.reduce_sum #当keep_dims=False。rank of tensor会降维度。tf.reduce_sum(input_tensor, axis=None, #要归约的dimention。值为None或一个数字或者数组。如0,1,[0,3,4] keep_dims=False, #if true, retains reduced dimensions with length 1. name=None, reduction_indices=None) #（2）tf.reduce_min / tf.reduce_max / tf.reduce_mean#参数与tf.reduce_sum一致。#tf.reduce_min : 被归约的数取最小值；#tf.reduce_max : 被归约的数取最大值；#tf.reduce_mean: 被归约的数取平均值。 #（3）逻辑操作# tf.reduce_all：logical and operation# tf.reduce_any: logical or operation #（4）自定义操作函数tf.einsum(equation, *inputs)#例子：tf.einsum('ij,jk->ik', ts1,ts2) #矩阵乘法tf.einsum('ij->ji',ts1) #矩阵转置 |
五、tensor大小 比较
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#(1)相等equal (element-wise)tf.equal(x, y, name=None) #Returns the truth value of (x == y) element-wise. #(2)不等not_equal tf.not_equal(x, y, name=None) #(3)其他比较tf.less(x, y, name=None)tf.less_equal(x, y, name=None)tf.greater(x, y, name=None)tf.greater_equal(x, y, name=None) |
六、恒等映射
#恒等映射
tf.identity(input, name=None) #Return a tensor with the same shape and contents as the input tensor or value.
七、类型转化
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tf.cast(x, dtype, name=None)#Casts a tensor to a new type. #For example:# tensor `a` is [1.8, 2.2], dtype=tf.float#tf.cast(a, tf.int32) ==> [1, 2] dtype=tf.int32 |
八、例子
（1）RELU实现
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import tensorflow as tfdef relu(x): #要构造一个和x shape一样的Tensor。源码中应该不会用效率这么低的写法。 y=tf.constant(0.0,shape=x.get_shape()) return tf.where(tf.greater(x,y),x,y) sess=tf.Session()x=tf.Variable(tf.random_normal(shape=[10],stddev=10))sess.run(tf.global_variables_initializer())x_relu=relu(x)data_x,data_x_relu=sess.run((x,x_relu))for i in range(0,len(data_x)): print("%.5f --relu--> %.5f" %(data_x[i],data_x_relu[i])) |
补充知识：tensorflow 复合逻辑‘且'和‘或'的实现
我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~
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import tensorflow as tfn1 = tf.constant(2)n2 = tf.constant(3)n3 = tf.constant(4)n4 = tf.constant(5)def true_fn1(): return tf.constant(11)def false_fn1(): return tf.constant(22)def true_fn(): return tf.cond(n3<n4,true_fn1,false_fn1)def false_fn(): return tf.constant(33)r = tf.cond(n1<n2,true_fn,false_fn)sess = tf.Session()print(sess.run(r)) |
print结果11
相当于实现了if n1<n2 and n3<n4:
后来发现，用 & 和 | 就行了
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import tensorflow as tfn1 = tf.constant(True,tf.bool)n2 = tf.constant(False,tf.bool)r1 = n1 | n2r2 = n1 & n2sess = tf.Session()print(sess.run(r1))print(sess.run(r2)) |
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import tensorflow as tfn1 = tf.constant(1)>tf.constant(0)n2 = tf.constant(1)<tf.constant(0)r1 = n1 | n2r2 = n1 & n2sess = tf.Session()print(sess.run(r1))print(sess.run(r2)) |
以上这篇Tensorflow tensor 数学运算和逻辑运算方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接：https://blog.csdn.net/vcvycy/article/details/78489378
