tf的常見用法

begin：

import tensorflow as tf

1、tf.constant：建立乙個常數張量,傳入list或者數值或字串來填充

tf.constant([1,5,6,3,4,7,8,9])

###輸出：

tensor = tf.constant(-1.0, shape=[2, 3])

print(tensor)

###輸出：

[[-1. -1. -1.]

[-1. -1. -1.]], shape=(2, 3), dtype=float32)

import

tensorflow as tf
mss = tf.constant("
welcom to tensorflow!\n")
with tf.session() as sess:
print(sess.run(mss).decode())

welcom to tensorflow!

2、tf.nn.conv2d：創在tensorflow中使用tf.nn.conv2d實現卷積操作

tf.nn.conv2d(

input,
filter,
strides,
padding,
use_cudnn_on_gpu=true,
data_format='
nhwc',
dilations=[1, 1, 1, 1],
name=none
)

input:輸入影象，具有[batch,in_height,in_width,in_channels]這樣的4維shape，分別是數量、高度、寬度、通道數（灰度圖為1，彩圖為3），資料

型別為float32或float64。
filter:cnn中的卷積核，shape是[filter_height,filter_width,in_channels,out_channels]：濾波器高度、寬度、影象通道數、濾波器個數，資料型別和input相同。
padding:定義元素邊框和元素內容之間的空間，只能是『same』（邊緣填充）或者『valid』（邊緣不填充）。

3、tf.zeros:建立乙個全零矩陣

tf.zeros([2,3],'

int32
')

###輸出：

4、tf.truncated_normal:從截斷的正態分佈中輸出隨機值。

生成的值服從具有指定平均值和標準偏差的正態分佈，如果生成的值大於平均值2個標準偏差的值則丟棄重新選擇。
在正態分佈的曲線中:
橫軸區間（μ-σ，μ+σ）內的面積為68.268949%。
橫軸區間（μ-2σ，μ+2σ）內的面積為95.449974%。
橫軸區間（μ-3σ，μ+3σ）內的面積為99.730020%。
x落在（μ-3σ，μ+3σ）以外的概率小於千分之三，在實際問題中常認為相應的事件是不會發生的，基本上可以把區間（μ-3σ，μ+3σ）看作是隨機變數x實際可能的取值區間，這稱
之為正態分佈的「3σ」原則。
在tf.truncated_normal中如果x的取值在區間（μ-2σ，μ+2σ）之外則重新進行選擇。這樣保證了生成的值都在均值附近。 

tf.truncated_normal(

shape,
mean=0.0,
sttdev=1.0,
dtype=tf.float32,
seed=none,
name=none
)

shape:一維張量，輸出張量

mean:正態分佈的均值
stddev:正態分佈的標準差
dtype:輸出的型別
seed:乙個整數，當設定之後，每次生成的隨機數都一樣
name:操作的名字
舉個栗子：

執行結果：

5、tf.random_normal:從正態分佈中輸出隨機值

tf.random_normal(

shape,
mean=0.0,
sttdev=1.0,
dtype=tf.float32,
seed=none,
name=none
)

shape:一維張量，輸出張量

mean:正態分佈的均值
stddev:正態分佈的標準差
dtype:輸出的型別
seed:乙個整數，當設定之後，每次生成的隨機數都一樣
name:操作的名字
例如：

import

tensorflow as tf
a = tf.variable(tf.random_normal([2,2],seed=1))
b = tf.variable(tf.truncated_normal([2,2],seed=2))
init =tf.global_variables_initializer()
with tf.session() as sess:
sess.run(init)
print('
\n','a:'
) print
(sess.run(a))
print('
\n','b:'
) print(sess.run(b))

輸出

指定seed之後，a的值不變，b的值也不變。（即多次執行的結果是一樣的）

全0矩陣：tf.zeros([2,3],int32)

全1矩陣：tf.ones([2,3],int32)

全為指定數字矩陣：tf.fill([2,3],9)

給定常量：tf.constant

矩陣對應位置相乘：*

矩陣變數：tf.variable

矩陣乘法：tf.matmul

均勻分布：tf.random_uniform

gamma分布：tf.random_gamma

限制張量值得範圍：tf.clip_by_value(y, 1e-10, 1.0)

參考：

end.

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