tensorflow 2.0 高阶操作 之 数据统计

Outline

1. tf.norm
2. tf.reduce_min/max
3. tf.argmax/argmin
4. tf.equal
5. tf.unique

Norm 求范数

a = tf.ones([2,2])
tf.norm(a)   # 
tf.sqrt(tf.reduce_sum(tf.square(a)))   # 

a = tf.ones([4,28,28,3])
tf.norm(a)   # 
tf.sqrt(tf.reduce_sum(tf.square(a)))   # 

统计某一维度

1. ord=2， 二范数。
2. axis=0， 零维度上统计统计。

b = tf.ones([4,28,28,3])
tf.norm(b).shape

tf.norm(b, ord=2, axis=0).shape   # ord 2范数   # Out[4]: TensorShape([28, 28, 3])
tf.norm(b, ord=2, axis=1).shape   # TensorShape([4, 28, 3])
tf.norm(b, ord=1).shape   # TensorShape([])

Reduce_min\max\mean 求最值

a = tf.random.normal([4,10])

tf.reduce_min(a), tf.reduce_max(a), tf.reduce_mean(a)
# (,
#  ,
#  )

tf.reduce_min(a, axis=1).shape   # TensorShape([4])
tf.reduce_max(a, axis=0).shape   # TensorShape([10])

Argmax/Argmin 求最值位置

a = tf.random.normal([4,10])
a.shape   # TensorShape([4, 10])

tf.argmax(a)   # 
tf.argmax(a, axis=1)   # 
tf.argmin(a, axis=1)   # 

tf.argmax 的 默认axis=0

Equal 比较

a = tf.constant([2, 1, 3, 2, 5])
b = tf.range(5)
res = tf.equal(a, b)   #  

tf.reduce_sum(tf.cast(res, dtype=tf.int32))   # 

Accuracy 求精度示例

pre = tf.constant([[0.1, 0.2, 0.7],[0.9, 0.05, 0.05]])
pre   
# 
# # array([[0.1 , 0.2 , 0.7 ],
# #        [0.9 , 0.05, 0.05]], dtype=float32)>
pre = tf.cast(tf.argmax(pre, axis=1), dtype=tf.int32)
# 

y = tf.constant([2,1])   # 

accuracy = tf.reduce_sum(tf.cast(tf.equal(pre, y), dtype=tf.int32))/pre[0]
# 

Unique Gather 去重与还原

tf.unique 去除重复
tf.gather 还原

a = tf.constant([4,2,2,1,4,0])
a   # 

unique_tensor, idx =  tf.unique(a)
unique_tensor, idx
# (,
#  )

origin_a = tf.gather(unique_tensor, idx)
#