tf.abs()  求tensor中数据的绝对值

tf.sign()  每一个数据都执行sigmod函数,得到对应的数值

tf.reduce_sum()  对不同维度数据求和。注意:1:求和每一行  0:求和每一列

tf.cast()  数值转换

演示:

 def mytest_split():
A = tf.truncated_normal(shape=[5,6], dtype=tf.float32)
used = tf.sign(tf.abs(A))
length = tf.reduce_sum(used, reduction_indices=1)
with tf.Session() as sess:
print(sess.run([A, used, length]))
print(A, used, length)

输出:

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