tensorflow常用函式 一

一、tf.transpose函式的用法

tf.transpose(input, [dimension_1, dimenaion_2,..,dimension_n]):這個函式主要適用於交換輸入張量的不同維度用的，如果輸入張量是二維，就相當是轉置。dimension_n是整數，如果張量是三維，就是用0,1,2來表示。這個列表裡的每個數對應相應的維度。如果是[2,1,0]，就把輸入張量的第三維度和第一維度交換。

import

numpy as np
import
tensorflow as tf
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
x = tf.transpose(a, [1,0])
b = np.array([[[1,2,3],[4,5,6]]])
y = tf.transpose(b, [2,1,0])
with tf.session() as sess:
print("
a:\n
",a)
print("
new_a:\n
",sess.run(x))
print("
b:\n
",b)
print("
new_b:\n
",sess.run(y))

a:[[1 2 3]

[4 5 6]]

new_a:

[[1 4]

[2 5]

[3 6]]

b:[[[1 2 3]

[4 5 6]]]

new_b:

[[[1]

[4]]

[[2]

[5]]

[[3]

[6]]]

分析理解：對於第乙個二維矩陣a來說就比較簡單了，就是普通的轉置。對於第二個三維變數b，在轉置前可以理解為是1片2*3的矩陣，而轉置操作要求第一維和第三維置換，那就是要變成3片2*1的矩陣，這樣就好理解了，輸出結果正是3片1*2的矩陣。

二、tf.argmax函式用法

該函式就是找出每行或者每列的最大值所在的索引值，第二個引數為表示按行查詢還是按列查詢，1-按行，0-按列。

import

tensorflow as tf
c=[[9,8,3],[1,7,2]]
with tf.session() as sess:
print(sess.run(tf.argmax(c,1)))

[0 1]

三、tf.equal函式

vimport tensorflow as tf

import
numpy as np
a = [[1,3,4,5,6]]
b = [[1,3,4,3,2]]
with tf.session() as sess:
print(sess.run(tf.equal(a, b)))

輸出：    [[ true  true  true false false]]

四、tf.reduce_mean函式

a = [[1,3,4,5,6]]

b = [[1,3,4,3,2]]
correctpred=tf.equal(a,b)
accuracy =tf.reduce_mean(tf.cast(correctpred, tf.float32))
with tf.session() as sess:
print(sess.run(accuracy))

輸出：0.6  

解析：根據上述輸出，3個為true，所以accuracy=3/5=0.6

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