TensorFlow2框架使用---低阶API

本文主要是介绍TensorFlow2框架使用---低阶API，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

TF低阶API的操作及使用

1.创建张量及计算

import tensorflow as tf
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='1'# 一些基本的创建张量方法
# 创建常量
a=tf.constant([1.,2,3])
print(a)# 创建一个列表,delta控制步长，默认为1
b=tf.range(1,10)
print(b)# 创建一个等距列表
c=tf.linspace(0.,1.,10)
print(c)# 创建一个全0，全1的矩阵
d=tf.zeros([1,2])
e=tf.ones([1,2])
print(d,e)# 用一个值填充矩阵
f=tf.fill([2,2],6)
print(f)# 单位矩阵、对角矩阵
g=tf.eye(2,2)
h=tf.linalg.diag([6,6,6])
print(g,h)#### 切片操作
# 和numpy pandas类似，以逗号为分隔，前面是行，后面是列
tf.random.set_seed(0)
ran_matrix=tf.random.uniform([5,5],minval=0,maxval=10,dtype=tf.int32)
tf.print(ran_matrix)## 取第一行
tf.print(ran_matrix[0])
## 取最后一行
tf.print(ran_matrix[-1])
## 取最后一列
tf.print(ran_matrix[:,-1])
## 取前三行前两列
tf.print(ran_matrix[:3,:2])## 取前四行每隔一列取一列
tf.print(ran_matrix[:4,::2])# 一些函数用法
### 参考https://shelgi.blog.csdn.net/article/details/103083463

2. 张量的计算

import tensorflow as tf
import numpy as np
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='1'# 两个矩阵对应位置元素相加
a=tf.constant([[1.,2.],[-3.,4.]])
b=tf.constant([[5.,6.],[-7.,8.]])
tf.print(a+b)## 两个矩阵相减,对应位置元素相减
tf.print(a-b)## 两个矩阵对应位置元素相乘
tf.print(a*b)## 两个矩阵矩阵乘法
tf.print(a@b,tf.matmul(a,b))## 两个矩阵对应位置元素相除
tf.print(a/b)## 矩阵对应位置元素n次方
tf.print(a**3)## 两个矩阵对应位置的最大值
tf.print(tf.maximum(a,b))## 两个矩阵对应位置的最小值
tf.print(tf.minimum(a,b))### 四舍五入 tf.math.round()
### 向下取整 tf.math.floor()
### 向上取整 tf.math.ceil()### 裁剪，保留规定区间内的数
x=tf.constant([0.1,0.2,0.5,1.2,2.3,20.,-3.])
y=tf.clip_by_value(x,clip_value_min=1,clip_value_max=10)## 针对L2范数进行剪裁阈值 clip_norm: 裁剪阈值,l2norm(t) > clip_norm 进行梯度裁剪,裁剪方式:t * clip_norm / l2norm(t)
z=tf.clip_by_norm(x,clip_norm=3)tf.print(y)
tf.print(z)## 矩阵转置
tf.print(tf.transpose(a))## 矩阵求逆 伪逆是pinv()
tf.print(tf.linalg.inv(a))## 矩阵的迹
tf.print(tf.linalg.trace(a))## 矩阵的范数
tf.print("范数")
tf.print(tf.linalg.norm(a,ord=1))
tf.print(tf.linalg.norm(a))## 矩阵的行列式
tf.print(tf.linalg.det(a))## 矩阵的特征值
a1=tf.constant([[3.,2],[2,4]])
tf.print(a1)
e,v=tf.linalg.eigh(a1)
tf.print(e,v)
tf.print(a1@tf.reshape(v[:,0],(2,1)))
tf.print(e[0]*tf.reshape(v[:,0],(2,1)))
tf.print(a1@tf.reshape(v[:,0],(2,1))-e[0]*tf.reshape(v[:,0],(2,1)))
tf.print("=============================================")
e,v=np.linalg.eigh(a1)
tf.print(e,v)
tf.print(np.dot(a1,v[:,0])-e[0]*v[:,0])tf.print("+================================")
## 矩阵的QR分解
## https://zhuanlan.zhihu.com/p/112327923
q,r=tf.linalg.qr(a)
tf.print(q,r)
tf.print(q@tf.transpose(q))
tf.print(q@r)### SVD分解
### diag转为对角矩阵
v,s,d=tf.linalg.svd(a)
tf.print(s@tf.linalg.diag(v)@d)tf.print("=========================================================")
## 对一列向量进行操作
ran=tf.range(1,10)
tf.print(ran)
### 对一列进行求和、平均、内部元素乘法
tf.print(tf.reduce_sum(ran),tf.reduce_mean(ran),tf.reduce_prod(ran))### 对一列进行自定义函数操作,l/r代表从左往右还是从右往左
tf.print(tf.foldl(lambda a,b:a-b,ran[0:5]),tf.foldr(lambda a,b:a-b,ran[0:5]))### 累加及累乘
tf.print(tf.cumsum(ran),tf.math.cumprod(ran))### 对张量排序
tf.print(tf.sort(ran))
v,index=tf.math.top_k(ran,2)
tf.print(index,v)aa = tf.constant([1,2,3])
bb = tf.constant([[0,0,0],[1,1,1],[2,2,2]])
tf.print(aa+bb)
cc=tf.constant([[1],[2],[3]])
tf.print(aa+cc)
tf.print(bb+cc)

这是最后广播的结果

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