Tensorflow入门教程-001-基础函数使用

1、constant定义一个张量

a = tf.constant([1, 5], dtype=tf.int64)
print("a:", a)
print("a.dtype:", a.dtype)
print("a.shape:", a.shape)

2、Variable可迭代更新参数定义

import tensorflow as tf

w = tf.Variable(tf.constant(5, dtype=tf.float32))
lr = 0.2
epoch = 40

for epoch in range(epoch):  # for epoch 定义顶层循环，表示对数据集循环epoch次，此例数据集数据仅有1个w,初始化时候constant赋值为5，循环100次迭代。
    with tf.GradientTape() as tape:  # with结构到grads框起了梯度的计算过程。
        loss = tf.square(w + 1)
    grads = tape.gradient(loss, w)  # .gradient函数告知谁对谁求导

    w.assign_sub(lr * grads)  # .assign_sub 对变量做自减 即：w -= lr*grads 即 w = w - lr*grads
    print("After %s epoch,w is %f,loss is %f" % (epoch, w.numpy(), loss))

# lr初始值：0.2   请自改学习率  0.001  0.999 看收敛过程
# 最终目的：找到 loss 最小 即 w = -1 的最优参数w

tf.Variable：定义一个可迭代的数，在参数的训练中更新，过程如下：

3、numpy转tensor

a = np.arange(0, 5)
b = tf.convert_to_tensor(a, dtype=tf.int64)
print("a:", a)
print("b:", b)

4、特征对应标签

features = tf.constant([12, 23, 10, 17])
labels = tf.constant([0, 1, 1, 0])
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((features, labels))
for element in dataset:
    print(element)

5、求导运算

with tf.GradientTape() as tape:
    x = tf.Variable(tf.constant(3.0))
    y = tf.pow(x, 2)
grad = tape.gradient(y, x)
print(grad)

out

tf.Tensor(6.0, shape=(), dtype=float32)

函数y对x求导，这里也用到了Variable。

6、独热编码（one-hot）

classes = 3
labels = tf.constant([1, 0, 2])  # 输入的元素值最小为0，最大为2
output = tf.one_hot(labels, depth=classes)
print("result of labels1:", output)
print("\n")

7、softmax函数

y = tf.constant([1.01, 2.01, -0.66])
y_pro = tf.nn.softmax(y)
print("After softmax, y_pro is:", y_pro)  # y_pro 符合概率分布
print("The sum of y_pro:", tf.reduce_sum(y_pro))  # 通过softmax后，所有概率加起来和为1