tensorflow 学习笔记
tensorflow一些函数:
1、tf.ones(shape,type=tf.float32,name=None)
新建一个与给定的tensor类型大小一致的tensor,其所有元素为1。
#
'tensor' is [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
tf.ones_like(tensor) ==> [[1,
1,
1],
[1,
1,
1]]
新建一个与给定的tensor类型大小一致的tensor,其所有元素为0。
#
'tensor' is [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
tf.ones_like(tensor)
==> [[0, 0, 0],
[0, 0, 0]]
创建一个形状大小为dim的tensor,其初始值为value
tensor has shape [2, 3].
3], 9) ==> [[9, 9, 9]
[9, 9, 9]]
创建一个常量tensor,先给出value,可以设定其shape
#
Constant 1-D Tensor populated with value list.
tf.constant([1,
2,
3,
4,
5,
6,
7])
=> [1
2
3
4
5
6
7]
populated with scalar value -1.
tf.constant(-1.0,
shape=[2,
3])
=> [[-1.
-1.
-1.]
[-1.
-1.
-1.]
返回一个tensor,该tensor中的数值在start到stop区间之间取等差数列(包含start和stop),如果num>1则差值为(stop-start)/(num-1),以保证最后一个元素的值为stop。
其中,start和stop必须为tf.float32或tf.float64。num的类型为int。
tf.linspace(10.0,
12.0, 3, name="linspace") => [ 10.0 11.0 12.0]
返回一个tensor等差数列,该tensor中的数值在start到limit之间,不包括limit,delta是等差数列的差值。
start,limit和delta都是int32类型。
is 3
is 18
is 3
tf.range(start, limit, delta) ==> [3, 6, 9,
12, 15]
is 5 start is 0
tf.range(start, limit) ==> [0, 1, 2, 3,
4]
返回一个tensor其中的元素的值服从正态分布。
seed
:A Python integer. Used to create a random seed for the
distribution.See
set_random_seed
forbehavior。
mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None)
返回一个tensor其中的元素服从截断正态分布(?概念不懂,留疑)
返回一个形状为shape的tensor,其中的元素服从minval和maxval之间的均匀分布。
对value(是一个tensor)的第一维进行随机化。
[[1,2],
[[2,3],
[2,3],
==>
[1,2],
[3,4]]
[3,4]]
设置产生随机数的种子。
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