TensorFlow — 相关 API

TensorFlow 相关函数理解

任务时间：时间未知

tf.truncated_normal

truncated_normal(
    shape,
    mean=0.0,
    stddev=1.0,
    dtype=tf.float32,
    seed=None,
    name=None
)

功能说明：

产生截断正态分布随机数，取值范围为[mean - 2 * stddev, mean + 2 * stddev]。

参数列表：

示例代码：

现在您可以在 /home/ubuntu 目录下创建源文件 truncated_normal.py：

示例代码：/home/ubuntu/truncated_normal.py

#!/usr/bin/python

import tensorflow as tf
initial = tf.truncated_normal(shape=[3,3], mean=0, stddev=1)
print tf.Session().run(initial)

然后执行:

python /home/ubuntu/truncated_normal.py

执行结果：

将得到一个取值范围 [-2, 2] 的 3 * 3 矩阵，您也可以尝试修改源代码看看输出结果有什么变化？

tf.constant

constant(
    value,
    dtype=None,
    shape=None,
    name=‘Const‘,
    verify_shape=False
)

功能说明：

根据 value 的值生成一个 shape 维度的常量张量

参数列表：

示例代码：

现在您可以在 /home/ubuntu 目录下创建源文件 constant.py，内容可参考：

示例代码：/home/ubuntu/constant.py

#!/usr/bin/python

import tensorflow as tf
import numpy as np
a = tf.constant([1,2,3,4,5,6],shape=[2,3])
b = tf.constant(-1,shape=[3,2])
c = tf.matmul(a,b)

e = tf.constant(np.arange(1,13,dtype=np.int32),shape=[2,2,3])
f = tf.constant(np.arange(13,25,dtype=np.int32),shape=[2,3,2])
g = tf.matmul(e,f)
with tf.Session() as sess:
    print sess.run(a)
    print ("##################################")
    print sess.run(b)
    print ("##################################")
    print sess.run(c)
    print ("##################################")
    print sess.run(e)
    print ("##################################")
    print sess.run(f)
    print ("##################################")
    print sess.run(g)

然后执行:

python /home/ubuntu/constant.py

执行结果：

• a: 2x3 维张量；
• b: 3x2 维张量；
• c: 2x2 维张量；
• e: 2x2x3 维张量；
• f: 2x3x2 维张量；
• g: 2x2x2 维张量。

您也可以尝试修改源代码看看输出结果有什么变化？

tf.placeholder

placeholder(
    dtype,
    shape=None,
    name=None
)

功能说明：

是一种占位符，在执行时候需要为其提供数据

参数列表：

示例代码：

现在您可以在 /home/ubuntu 目录下创建源文件 placeholder.py，内容可参考：

示例代码：/home/ubuntu/placeholder.py

#!/usr/bin/python

import tensorflow as tf
import numpy as np

x = tf.placeholder(tf.float32,[None,10])
y = tf.matmul(x,x)
with tf.Session() as sess:
    rand_array = np.random.rand(10,10)
    print sess.run(y,feed_dict={x:rand_array})

然后执行:

python /home/ubuntu/placeholder.py

执行结果：

输出一个 10x10 维的张量。您也可以尝试修改源代码看看输出结果有什么变化？

tf.nn.bias_add

bias_add(
    value,
    bias,
    data_format=None,
    name=None
)

功能说明：

将偏差项 bias 加到 value 上面，可以看做是 tf.add 的一个特例，其中 bias 必须是一维的，并且维度和 value 的最后一维相同，数据类型必须和 value 相同。

参数列表：

示例代码：

现在您可以在 /home/ubuntu 目录下创建源文件 bias_add.py，内容可参考：

示例代码：/home/ubuntu/bias_add.py

#!/usr/bin/python

import tensorflow as tf
import numpy as np

a = tf.constant([[1.0, 2.0],[1.0, 2.0],[1.0, 2.0]])
b = tf.constant([2.0,1.0])
c = tf.constant([1.0])
sess = tf.Session()
print sess.run(tf.nn.bias_add(a, b)) 
#print sess.run(tf.nn.bias_add(a,c)) error
print ("##################################")
print sess.run(tf.add(a, b))
print ("##################################")
print sess.run(tf.add(a, c))

然后执行:

python /home/ubuntu/bias_add.py

执行结果：

3 个 3x2 维张量。您也可以尝试修改源代码看看输出结果有什么变化？

tf.reduce_mean

reduce_mean(
    input_tensor,
    axis=None,
    keep_dims=False,
    name=None,
    reduction_indices=None
)

功能说明：

计算张量 input_tensor 平均值

参数列表：

示例代码：

现在您可以在 /home/ubuntu 目录下创建源文件 reduce_mean.py，内容可参考：

示例代码：/home/ubuntu/reduce_mean.py

#!/usr/bin/python

import tensorflow as tf
import numpy as np

initial = [[1.,1.],[2.,2.]]
x = tf.Variable(initial,dtype=tf.float32)
init_op = tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init_op)
    print sess.run(tf.reduce_mean(x))
    print sess.run(tf.reduce_mean(x,0)) #Column
    print sess.run(tf.reduce_mean(x,1)) #row

然后执行:

python /home/ubuntu/reduce_mean.py

执行结果：

1.5
[ 1.5  1.5]
[ 1.  2.]

您也可以尝试修改源代码看看输出结果有什么变化？

tf.squared_difference

squared_difference(
    x,
    y,
    name=None
)

功能说明：

计算张量 x、y 对应元素差平方

参数列表：

示例代码：

现在您可以在 /home/ubuntu 目录下创建源文件 squared_difference.py，内容可参考：

示例代码：/home/ubuntu/squared_difference.py

#!/usr/bin/python

import tensorflow as tf
import numpy as np

initial_x = [[1.,1.],[2.,2.]]
x = tf.Variable(initial_x,dtype=tf.float32)
initial_y = [[3.,3.],[4.,4.]]
y = tf.Variable(initial_y,dtype=tf.float32)
diff = tf.squared_difference(x,y)
init_op = tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init_op)
    print sess.run(diff)

然后执行:

python /home/ubuntu/squared_difference.py

执行结果：

[[ 4.  4.]
 [ 4.  4.]]

您也可以尝试修改源代码看看输出结果有什么变化？

tf.square

square(
    x,
    name=None
)

功能说明：

计算张量对应元素平方

参数列表：

示例代码：

现在您可以在 /home/ubuntu 目录下创建源文件 square.py，内容可参考：

示例代码：/home/ubuntu/square.py

#!/usr/bin/python
import tensorflow as tf
import numpy as np

initial_x = [[1.,1.],[2.,2.]]
x = tf.Variable(initial_x,dtype=tf.float32)
x2 = tf.square(x)
init_op = tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init_op)
    print sess.run(x2)

然后执行:

python /home/ubuntu/square.py

执行结果：

[[ 1.  1.]
 [ 4.  4.]]

您也可以尝试修改源代码看看输出结果有什么变化？

TensorFlow 相关类理解

任务时间：时间未知

tf.Variable

__init__(
    initial_value=None,
    trainable=True,
    collections=None,
    validate_shape=True,
    caching_device=None,
    name=None,
    variable_def=None,
    dtype=None,
    expected_shape=None,
    import_scope=None
)

功能说明：

维护图在执行过程中的状态信息，例如神经网络权重值的变化。

参数列表：

示例代码：

现在您可以在 /home/ubuntu 目录下创建源文件 Variable.py，内容可参考：

示例代码：/home/ubuntu/Variable.py

#!/usr/bin/python

import tensorflow as tf
initial = tf.truncated_normal(shape=[10,10],mean=0,stddev=1)
W=tf.Variable(initial)
list = [[1.,1.],[2.,2.]]
X = tf.Variable(list,dtype=tf.float32)
init_op = tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init_op)
    print ("##################(1)################")
    print sess.run(W)
    print ("##################(2)################")
    print sess.run(W[:2,:2])
    op = W[:2,:2].assign(22.*tf.ones((2,2)))
    print ("###################(3)###############")
    print sess.run(op)
    print ("###################(4)###############")
    print (W.eval(sess)) #computes and returns the value of this variable
    print ("####################(5)##############")
    print (W.eval())  #Usage with the default session
    print ("#####################(6)#############")
    print W.dtype
    print sess.run(W.initial_value)
    print sess.run(W.op)
    print W.shape
    print ("###################(7)###############")
    print sess.run(X)

然后执行:

python /home/ubuntu/Variable.py

完成

任务时间：时间未知

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