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  • 基本使用与常用函数

    基本使用

    1)常量、变量

    #常量不可改变

    a = tf.constant(10)

    #变量值可以更新

    b = tf.variable(tf.zeros([784,10]))

    2)占位符

    占位符用来接收值

    #定义两个placeholder

    x = tf.placeholder(tf.float32, [None,784])

    y = tf.placeholder(tf.float32, [None,10])

    3)构建图,feed数据,初始化全局变量

    init = tf.global_variables_initializer()

    with tf.Session() as sess:

        sess.run(init)

    sess.run(train_step, feed_dict={x:batch_xs,y:batch_ys})

    常见函数

    1、tf.argmin(input, dimension, name=None) 返回input最小值的索引index

    2、tf.trainable_variables和tf.all_variables的对比

    tf.trainable_variables返回的是需要训练的变量列表

    tf.all_variables返回的是所有变量的列表

    3、tf.reduce_max、tf.sequence_mask

    tf.reduce_max函数的作用:计算张量的各个维度上的元素的最大值。

    tf.sequence_mask的作用是构建序列长度的mask标志

    import tensorflow as tf

    mask = tf.sequence_mask([1, 3, 2], 5)

    with tf.Session() as sess:

        mask = sess.run(mask)

        print(mask)

    >>> 

    [[ True False False False False]

     [ True  True  True False False]

     [ True  True False False False]]

    两个函数结合使用:

    根据目标序列长度,选出其中最大值,然后使用该值构建序列长度的mask标志,代码:

    import tensorflow as tf

    max_value = tf.reduce_max([1, 3, 2])

    mask = tf.sequence_mask([1, 3, 2], max_value)

    with tf.Session() as sess:

        mask = sess.run(mask)

    print(mask)

    >>> 

    [[ True False False]

     [ True  True  True]

     [ True  True False]]

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/yongfuxue/p/10095865.html
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