TensorFlow常用函数总结（一）

1. tf.random.uniform

tf.random.uniform(
    shape,
    minval=0,
    maxval=None,
    dtype=tf.float32,
    seed=None,
    name=None
)

产生一个均匀分布的随机数矩阵 。shape - 形状 ； minval:最小值 ；maxval:最大值 ;  dtype: 数据类型 ;

with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(tf.random.uniform(
        (1, 1), minval=-0.5,
        maxval=0.5,dtype=tf.float32)))

2. tf.Variable   

tf.Variable(, name=)

声明一个变量。 initial-value - 初始值 ；name   变量名

3. tf.reduce_mean

reduce_mean(input_tensor,
                axis=None,
                keep_dims=False,
                name=None,
                reduction_indices=None)

tf.reduce_mean 函数用于计算张量tensor沿着指定的数轴（tensor的某一维度）上的的平均值，主要用作降维或者计算tensor（图像）的平均值。

input_tensor： 输入的待降维的tensor;axis： 指定的轴，如果不指定，则计算所有元素的均值;

keep_dims：是否降维度，设置为True，输出的结果保持输入tensor的形状，设置为False，输出结果会降低维度;

name： 操作的名称; reduction_indices 新版本无用