tensorflow資料統計

本篇內容包括，tf.norm(張量的範數)、tf.reduce_min/max(最大最小值)、tf.argmax/argmin(最大最小值的位置)、tf.equal(張量的比較)、tf.unique(張量的獨特值)

1.tf.norm

· 二範數 ||x||2 = (σxk

2)1/2

· 一範數 ||x||1 = σ|xk|

· 無窮範數 ||x||∞ = max|xk|

#

二範數a = tf.ones([2,2])
print
(tf.norm(a))
print(tf.norm(a,ord=2,axis=0))
print
(tf.sqrt(tf.reduce_sum(tf.square(a))))
#一範數
#全值，即把tensor打平為[40]
print
(tf.reduce_min(a),tf.reduce_max(a),tf.reduce_mean(a))
#指定引數軸
accuracy求值應用
#假定網路輸出a

a = tf.constant([[0.1,0.7,0.9],[0.9,0.05,0.05]])
#**輸出索引
pred = tf.cast(tf.argmax(a,axis=1),dtype=tf.int32)
#實際標籤
y = tf.constant([2,1])
print(tf.equal(y,pred))
accuracy = tf.reduce_sum(tf.cast(tf.equal(y,pred),dtype=tf.int32))/2
print(accuracy)
5.tf.unique

#

tf.unique用來去除重複元素
a = tf.range(5)
print
(tf.unique(a))
a = tf.constant([4,2,2,4,3])
print(tf.unique(a))
				
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