Tensorflow张量的创建与操作

目录

一、张量创建

二、张量的操作

1、tf.strings

2、tf.debugging 

3、tf.random

4、tf.math

5、tf.dtypes

一、张量创建

import tensorflow as tf
print (tf.__version__)  ###打印tensorflow版本号
print (tf.test.is_gpu_available())   ###打印是否有gpu
#Rank 0
mamal = tf.Variable("Elephant",tf.string)
tf.print(tf.rank(mamal))
#Rank 1  一阶张量
mystr = tf.Variable(["Hello"],tf.string)
tf.print(tf.rank(mystr))
tf.print(tf.shape(mystr))
#Rank 2  二阶张量
mymat = tf.Variable([[7],[11]],tf.int16)
tf.print(tf.rank(mymat))
tf.print(tf.shape(mymat))

二、张量的操作

1、tf.strings

tf.strings.bytes_split('hello') ###按照字符切割,把0阶转换为1阶
tf.strings.split('hello world') ###单次切割 默认把句子按照空格切割，0阶变成1阶
tf.strings.to_hash_bucket(['hello','world'], num_buckets=10) ###string hash

2、tf.debugging 

# 判断x和y的shape
a=tf.random.uniform((10,10))
tf.debugging.assert_equal(x=a.shape,y=(10,10))
#当x和y的shape不同时，会报错
tf.debugging.assert_equal(x=a.shape,y=(20,10))

 3、tf.random

a = tf.random.uniform(shape=(10,5),minval=0,maxval=10)#随机初始化十行五列，最小为0，最大为10
a

 4、tf.math

a = tf.constant([[1,2],[3,4]])
b = tf.constant([[5,6],[7,8]])
tf.print(tf.math.add(a,b)) #加
tf.print(tf.math.subtract(a,b)) #减
tf.print(tf.math.multiply(a,b)) #乘
tf.print(tf.math.divide(a,b)) #除

 5、tf.dtypes

x = tf.constant([1.8,2.2], dtype = tf.float32)
x1 = tf.dtypes.cast(x, tf.int32)
x1