Tensor tensorflow的資料型別

從tensorflow的命名就不難看出，tensor（張量）在整個tensorflow的框架體系中都是乙個重要的概念，它可以稱為tensorflow的資料模型，因為tensor是tensorflow管理資料的形式，換句話說，在tensorflow中，所有的資料都可以借助張量的形式來表示。在張量出現之前，我們比較熟悉這樣兩種資料型別：list和np.array。list就不多說了，對於大量資料list的表現並不是很好，假設有乙個維度[64,24,24,3]的資料，它在深度學習中其實是乙個比較小的資料，但是對於list來說卻是乙個很龐大的資料，占用的記憶體空間更是無法估量。而為了解決大資料的吞吐，對於相同型別的資料載體，np.numpy有很好的表現，但是numpy是在tensorflow之前出現的乙個科學計算庫，對gpu並不支援，也不支援自動求導，為了更好的解決深度學習中的問題，tensorflow開始出現。

在數學中，乙個0維的資料(dim=0)，即1.1，2.2等等被稱為乙個標量（scalar），乙個一維的資料(dim=1)，即[1.1],[2.2，3.3，……]等被稱作向量（vector），乙個維度大於2的資料，如[[1,2],[3,4]]被稱為矩陣(matrix)，而tensor一般是指維度大於2的向量（矩陣），但是在tensorflow中，以上所有的型別都可以被稱為tensor。

建立不同型別的資料：

#

int型
a = tf.constant(1)
#float型
b = tf.constant(1.)
#double型
c = tf.constant(2.,dtype=tf.float64)
#bool型
d =tf.constant([true,false])
#string型
e = tf.constant('
hello world
')

常用屬性如下：

#

使用numpy宣告乙個資料
a=np.arange(5)
#將其轉化為tensor
aa=tf.convert_to_tensor(a)
#強制型別轉換 int——float
bb=tf.cast(aa,dtype=tf.float32)
#.numpy()將tensor返回numpy顯示資料
print(aa.numpy())

如何建立乙個tensor：

#

通過numpy建立資料轉換
a = tf.convert_to_tensor(np.ones([2,3]))
#list轉換
b = tf.convert_to_tensor([1,2])
#初始化全為0的tensor(tf.ones()用法同tf.zeros())
c = tf.zeros([2,2])
#以指定tensor的shape為基礎建立新的tensor(同tf.zeros(c.shape))
d =tf.zeros_like(c)
#填充任意元素
e = tf.fill([2,2],9)
#隨機化初始化：
#正態分佈,mean指定均值，stddev指定方差
f = tf.random.normal([2,2],mean=1,stddev=1)
#截斷正態分佈
g = tf.random.truncated_normal([2,2],mean=1,stddev=1)
#均勻分布
捎帶提一點打亂順序函式的用法：
#

隨機打散
i = tf.range(10)
i =tf.random.shuffle(i)
x = tf.random.uniform([10],maxval=10,dtype=tf.int32)
y = tf.random.uniform([10],maxval=10,dtype=tf.int32)
print
(i.numpy())
print("x:"
,x.numpy())
print("y:"
,y.numpy())
#.gather指定按照某一索引序列取值
可以看到按照同一打亂序列取值後，x和y仍然是一一對應的關係
tensor中scalar最常用的部分：loss和accuracy
損失（loss）和精度（accuracy）在前面回歸和mnist實戰都已經提過，這裡不再解釋其概念，簡單說明一下loss的求值方法
#

生成一組資料用來模擬四張的網路輸出
out = tf.random.uniform([4,10])
print
(out)
#模擬四張對應的label
y = tf.range(4)
print
(y)#
使用one_hot對label進行編碼
y = tf.one_hot(y,depth=10)
print
(y)#
呼叫keras的api來計算損失（mse均方誤差）
loss =tf.keras.losses.mse(y,out)
print
(loss)
#求loss的均值
				
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