Tensorflow2 0學習筆記 建立張量

使用constant建立張量

# 使用constant函式建立張量

# 其中[1，5]表示張量內容，dtype表示資料型別
a = tf.constant([1, 5], dtype=tf.int32)
# 輸出a，a的資料型別，a的形狀
print(a)
print(a.dtype)
print(a.shape)

# 輸出結果

tf.tensor([1 5], shape=(2,), dtype=int32)
(2,)

# 使用convert_to_tensor函式將資料型別轉換成張量

a = np.arange(0, 5)
b = tf.convert_to_tensor(a, dtype=tf.int64)
print(a)
print(b)

#輸出結果

[0 1 2 3 4]
tf.tensor([0 1 2 3 4], shape=(5,), dtype=int64)

# 其中zeros表示建立全為0的張量，[3,4]表示張量的維數

# ones表示建立全為1的張量，3表示維度
# fill表示建立全為指定值的函式，[2，2]表示維度
a = tf.zeros([3, 4], dtype=tf.int32)
b = tf.ones(3, dtype=tf.int32)
c = tf.fill([2, 2], 9)
print(a)
print(b)
print(c)

tf.tensor(

[[0 0 0 0]
[0 0 0 0]
[0 0 0 0]], shape=(3, 4), dtype=int32)
tf.tensor([1 1 1], shape=(3,), dtype=int32)
tf.tensor(
[[9 9]
[9 9]], shape=(2, 2), dtype=int32)

#生成正態分佈的隨機變數，其中均值=0.5，標準差=1

a = tf.random.normal([2, 2], mean=0.5, stddev=1)
生成截斷式正態分佈的隨機變數
b = tf.random.truncated_normal([2, 2], mean=0.5, stddev=1)
# 生成均勻分布的隨機數
c = tf.random.uniform([2, 2], minval=0.5, maxval=1)

# 輸出結果

# 正態分佈
tf.tensor(
[[-0.40264213 1.7012755 ]
[ 0.2710414 1.6012648 ]], shape=(2, 2), dtype=float32)
#截斷式分布
tf.tensor(
[[0.4462757 1.2510767 ]
[0.8421626 0.28103304]], shape=(2, 2), dtype=float32)
# 均勻分布
tf.tensor(
[[0.53592265 0.68155897]
[0.5985845 0.9714481 ]], shape=(2, 2), dtype=float32)

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