TensorFlow基本概念与常用函数

TensorFlow基本概念与常用函数

本人人工智能入门小白一枚，在网上学习人工智能实践-TensorFlow2.0（北大公开课）课程，将自己学习到的东西进行整理，为方便后面复习，如有错误，烦请指出！多谢！！

一：张量

(一)：张量概念

TensorFlow 中的 Tensor 表示张量，即多维数组、多维列表，用阶表示张量的维数

0 阶张量叫做标量，表示的是一个单独的数，如 123

1阶张量叫作向量，表示的是一个一维数组如[1,2,3]

2 阶张量叫作矩阵，表示的是一个二维数组，它可以有 i 行 j 列个元素，每个元素用它的行号和列号共同索引到，如在[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]中，2 的索引即为第 0 行第 1 列。

张量的阶数与方括号的数量相同，0 个方括号即为 0 阶张量，1 个方括号即为 1 阶张量。故张量可以表示 0阶到 n 阶的数组

(二)：TensorFlow中的数据类型

TensorFlow 中数据类型包括 32 位整型(tf.int32)、32 位浮点(tf.float32)、64 位浮点(tf.float64)、布尔型(tf.bool)、字符串型(tf.string)

(三)：创建张量

1、利用tf.constant()

'''
创建张量
    tf.constant(张量内容，dtype=数据类型(可选))
'''
a = tf.constant([1,5],dtype=tf.int64)   # 创建一个一维张量，，数据类型是int64
print(a)    # tf.Tensor([1 5], shape=(2,), dtype=int64)
print(a.dtype)  # 显示张量的数据类型 
print(a.shape)  # 显示张量的形状 (2,)  ，2表示张量的内容有两个数据，逗号表示几维张量

利用 tf.constant(张量内容，dtype=数据类型(可选))，第一个参数表示张量内容，第二个参数表示张量的数据类型

输出结果：

<tf.Tensor([1,5], shape=(2 , ) , dtype=int64)> 
<dtype: 'int64'>
(2,)

即会输出张量内容、形状与数据类型，shape 中数字为 2，表示一维张量里有 2个元素。

注：去掉 dtype 项，不同电脑环境不同导致默认值不同，可能导致后续程序 bug

2、利用tf.convert_to_tensor()

很多时候数据是由 numpy 格式给出的，此时可以通过如下函数将 numpy 格式化为 Tensor 格式

'''
将numpy的数据类型转换成Tensor数据类型
    使用tf.convert_to_tensor(数据名，dtype=数据类型(可选))
    
'''
a = np.arange(0,5)      # 生成一个0到4的numpy列表
print(type(a))          # 此时的a是类型的数据
b = tf.convert_to_tensor(a,dtype=tf.int64)      # tf.Tensor([0 1 2 3 4], shape=(5,), dtype=int64)
print(a)				# 得到的是一个0-4的numpy列表：[0 1 2 3 4]
print(b)

# 输出：
<class 'numpy.ndarray'>
[0 1 2 3 4]
tf.Tensor([0 1 2 3 4], shape=( 5 , ), dtype=int64)

可见，通过此函数将原本numpy格式的a数据转变成了Tensor的b数据

3、通过不同的函数来创建不同值的张量

用 tf. zeros(维度) 创建全为 0 的张量

用 tf.ones(维度) 创建全为 1 的张量

用 tf. fill(维度，指定值) 创建全为指定值的张量

注意：其中维度参数部分，如一维则直接写个数，二维用[行，列]表示，多维用[n,m,j…]

'''
创建张量
    创建全为0的张量
    tf.zeros(维度)
    
    创建全为1的张量
    tf.one(维度)
    
    创建指定值的张量
    tf.fill(维度，指定值)
'''
a = tf.zeros(4)     # 创建一维张量 tf.Tensor([0. 0. 0. 0.], shape=(4,), dtype=float32)
print(a)

b = tf.ones(2)  # 创建全为1的一维张量，共有2个数据
print(b)

c = tf.ones([2,3])  # 创建两行三列的全为1的二阶张量
print(c)

d = tf.fill([2,3],4)        # 创建一个2行3列的，值为4的二阶张量
print(d)

# 输出结果
tf.Tensor([0. 0. 0. 0.], shape=(4,), dtype=float32)

tf.Tensor([1. 1.], shape=(2,), dtype=float32)

tf.Tensor(
[[1. 1. 1.]
 [1. 1. 1.]], shape=(2, 3), dtype=float32)

tf.Tensor(
[[4 4 4]
 [4 4 4]], shape=(2, 3), dtype=int32)

注意：tf.zeros()、tf.ones()这两个函数产生的数据默认是浮点型，tf.fill()函数则会根据输入的数据来判断是什么类型

4、采用不同的函数创建符合不同分布的张量

• 生成正态分布的随机数，默认均值为 0，标准差为 1

  • tf. random.normal (维度，mean=均值，stddev=标准差)

• 生成截断式正态分布的随机数

  • tf. random.truncated_normal (维度，mean=均值，stddev=标准差)

  • 生成截断式正态分布的随机数，能使生成的这些随机数更集中一些，如果随机生成数据的取值在 (µ - 2σ，u + 2σ ) 之外则重新进行生成，保证了生成值在均值附近；µ：表示均值，σ：表示标准差

  • 标准差的计算公式：
    $$\sigma =\sqrt{\frac{{\sum }_{i=1}^n{(x_i-\bar{x})}^2}{n}}$$

• 生成指定维度的均匀分布随机数

  • tf. random. uniform(维度，minval=最小值，maxval=最大值)
  • 生成指定维度的均匀分布随机数，用 minval 给定随机数的最小值，用 maxval 给定随机数的最大值，最小、最大值是前闭后开区间

'''
创建随机张量
    生成正态分布的随机数。默认值为0，标准差为1
    tf.random.normal(维度，mean=均值，stddev =标准差)
    
    生成截断式正态分布的随机数
    tf.random.truncated_normal(维度，mean=均值，stddev=标准差)
    
    生成均匀分布的随机数
    tf.random.uniform(维度，minval=最小值，maxval=最大值)
'''
a = tf.random.normal([2,2],mean=0.5,stddev=1)
print(a)

b = tf.random.truncated_normal([2,2],mean=0.5,stddev=1)
print(b)

c = tf.random.uniform([2,2],minval=0,maxval=1)
print(c)

# 结果展示
tf.Tensor(
[[1.0505471  0.45032525]
 [1.901815   0.4857818 ]], shape=(2, 2), dtype=float32)

tf.Tensor(
[[ 0.4339631  -0.23717612]
 [ 0.07864216  2.1449685 ]], shape=(2, 2), dtype=float32)

tf.Tensor(
[[0.6278517  0.34148467]
 [0.76214504 0.15577471]], shape=(2, 2), dtype=float32)

二：常用函数

(一)：强制转换

利用 tf.cast (张量名，dtype=数据类型)强制将 Tensor 转换为该数据类型

'''
强制tensor转换成该数据类型
    tf.cast(张量名，dtype=数据类型)
'''
x1 = tf.constant([1.,2.,3.],dtype=tf.float64)	
print(x1)	# 张量中的数据是64位的浮点类型
x2 = tf.cast(x1,tf.int64)	# 将类型转变成64位整型
print(x2)

# 结果
tf.Tensor([1. 2. 3.], shape=(3,), dtype=float64)
tf.Tensor([1 2 3], shape=(3,), dtype=int64)

(二)：张量维度上的最值

'''
计算张量维度上元素的最小值
    tf.reduce_min(张量名)
    
计算张量维度上元素的最大值
    tf.reduce_max(张量名)
'''
print(tf.reduce_min(x2),tf.reduce_max(x2))

#结果：
tf.Tensor(1, shape=(), dtype=int64)   tf.Tensor(3, shape=(), dtype=int64)
# 可见张量x2中的最小值为1，最大值为3

(三)：理解axis

在一个二维张量或者数组中，可以通过调整axis等于0还是等于1来控制执行维度。

axis=0代表跨行（经度，down），而axis=1代表跨列（纬度，across）

如果不指定axis，则默认所有元素都参与计算

• 计算张量沿着指定维度的平均值
  • tf.reduce_mean(张量名，axis=操作轴)
• 计算张量沿着指定维度的和
  • tf.reduce_sum(张量名，axis=操作轴)

x=tf.constant( [ [ 1, 2,3],[2, 2, 3] ] )
print(x)
print(tf.reduce_mean( x ))
print(tf.reduce_sum( x, axis=1 ))

# 结果：
tf.Tensor([[1 2 3] [2 2 3]], shape=(2, 3), dtype=int32)
tf.Tensor(2, shape=(), dtype=int32) (对所有元素求均值)
tf.Tensor([6 7], shape=(2,), dtype=int32) (横向求和，两行分别为 6 和 7)

(四)：标记变量为可训练

利用 tf.Variable(initial_value,trainable,validate_shape,name)函数可以将变量标记为“可训练”的，被它标记了的变量，会在反向传播中记录自己的梯度信息。

其中 initial_value 默认为 None，可以搭配 tensorflow 随机生成函数来初始化参数；

trainable 默认为 True，表示可以后期被算法优化的，如果不想该变量被优化，即改为 False；

validate_shape 默认为 True，形状不接受更改，如果需要更改，validate_shape=False；

name 默认为 None，给变量确定名称。

w = tf.Variable(tf.random.normal([2,2],mean=0,stddev=1))
print(w)

# 结果
<tf.Variable 'Variable:0' shape=(2, 2) dtype=float32, numpy=
array([[ 1.3795949 ,  0.15414491],
       [-0.33091652, -0.03092775]], dtype=float32)>

我们训练一个网络，其实就是通过数据来训练网络中的权值和阈值，来达到一个合适的状态，使得误差最小，因此我们在初始化权值后，就要将初始化的随机权值标记成可训练的，这样就可以在反向传播中通过梯度下降来更新权值了。

(五)：常用的数学运算函数

1、四则运算

a = tf.ones([1,3])
b = tf.fill([1,3],3.)
print(a)
print(b)
print(tf.add(a,b))      # 加法运算 a + b
print(tf.subtract(a,b))     # 减法运算 a - b
print(tf.multiply(a,b))     # 乘法运算a*b
print(tf.divide(a,b))       # 除法运算 a/b

#结果：
tf.Tensor([[1. 1. 1.]], shape=(1, 3), dtype=float32)
tf.Tensor([[3. 3. 3.]], shape=(1, 3), dtype=float32)
tf.Tensor([[4. 4. 4.]], shape=(1, 3), dtype=float32)
tf.Tensor([[-2. -2. -2.]], shape=(1, 3), dtype=float32)
tf.Tensor([[3. 3. 3.]], shape=(1, 3), dtype=float32)
tf.Tensor([[0.33333334 0.33333334 0.33333334]], shape=(1, 3), dtype=float32)

只有维度相同的张量才能够做四则运算

2、平方、次方与开方

• 计算某个张量的平方
  • tf.square(张量名)
• 计算某个张量的n次方
  • tf.pow(张量名，n次方数)
• 计算某个张量的开放
  • tf.sqrt(张量名)

'''
平方、次方与开方
计算某个张量的平方
    tf.square(张量名)
计算某个张量的n次方
    tf.pow(张量名)
计算某个张量的开放
    tf.sqrt(张量名)
'''

c = tf.fill([1,2],3.)
print(c)
print(tf.square(c))     # 平方计算
print(tf.pow(c,3))      # n次方计算
print(tf.sqrt(c))       # 开方

# 结果
tf.Tensor([[3. 3.]], shape=(1, 2), dtype=float32)
tf.Tensor([[9. 9.]], shape=(1, 2), dtype=float32)
tf.Tensor([[27. 27.]], shape=(1, 2), dtype=float32)
tf.Tensor([[1.7320508 1.7320508]], shape=(1, 2), dtype=float32)

3、矩阵乘

• 实现两个矩阵的相乘
  • tf.matmul(矩阵1，矩阵2)

'''
实现两个矩阵的相乘，矩阵乘法遵循3*2 x 2*3
    tf.matmul(矩阵1，矩阵2)
'''
a = tf.fill([2,3],3.)
b = tf.fill([3,2],2.)
print(a)
print(b)
print(tf.matmul(a,b))
# 结果
tf.Tensor(
[[3. 3. 3.]
 [3. 3. 3.]], shape=(2, 3), dtype=float32)
tf.Tensor(
[[2. 2.]
 [2. 2.]
 [2. 2.]], shape=(3, 2), dtype=float32)
tf.Tensor(
[[18. 18.]
 [18. 18.]], shape=(2, 2), dtype=float32)

(六)：特征与标签配对

可利用 tf.data.Dataset.from_tensor_slices((输入特征, 标签)) 切分传入张量的第一维度，生成输入特征/标签对，构建数据集，此函数对Tensor 格式与 Numpy格式均适用，其切分的是第一维度，表征数据集中数据的数量，之后切分 batch等操作都以第一维为基础。

'''
神经网络在训练时，是把输入特征和标签配对后喂入网络的，所以tf给出了一种把特征和标签配对的函数
tf.data.Dataset.form_tensor_slices
Numpy和Tensor格式的数据都可以使用该条语句读入数据
'''
features = tf.constant([12,23,10,17])   # 特征值
labels = tf.constant([0,1,1,0])       # 标签
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((features,labels))
print(dataset)
for element in dataset:
    print(element)
    
#结果：
<TensorSliceDataset element_spec=(TensorSpec(shape=(), dtype=tf.int32, name=None), TensorSpec(shape=(), dtype=tf.int32, name=None))>
(<tf.Tensor: shape=(), dtype=int32, numpy=12>, <tf.Tensor: shape=(), dtype=int32, numpy=0>)
(<tf.Tensor: shape=(), dtype=int32, numpy=23>, <tf.Tensor: shape=(), dtype=int32, numpy=1>)
(<tf.Tensor: shape=(), dtype=int32, numpy=10>, <tf.Tensor: shape=(), dtype=int32, numpy=1>)
(<tf.Tensor: shape=(), dtype=int32, numpy=17>, <tf.Tensor: shape=(), dtype=int32, numpy=0>)
'''
可见特征值 12 与标签0进行配对，特征值 23 与标签1进行配对，同理后面特征
'''

(七)：计算损失函数在某一张量处的梯度

利用 tf.GradientTape( )函数搭配 with 结构计算损失函数在某一张量处的梯度

'''
gradient 求出张量的梯度
    gradient(函数，对谁求导)

'''
with tf.GradientTape() as tape:
    w = tf.Variable(tf.constant(3.0))
    loss = tf.pow(w,2)			# loss = w^2
grade = tape.gradient(loss,w) # 对loss函数，对w进行求导
print(grade)

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

在上例中损失函数为：
$$loss=w^2$$
且当前w的取值是3，那么通过tape.gradient(loss,w)函数,将loss函数对w进行求导：即
$$\frac{\partial w^2}{\partial w}=2w=6$$

(八)：枚举

enumerate是python的内建函数，它可以遍历每个元素（如：列表、元组或字符串）并在元素前配上对应的索引号，常在 for 循环中使用。

'''
枚举类型：
enumerate
'''
seq = ['one','two','three','four']
for i,element in enumerate(seq):
    print(i,element)
    
#结果：
0 one
1 two
2 three
3 four

(九)：独热码表示

什么是独热码：独热码

独热编码(one-hot encoding):在分类问题中，常用独热编码做标签，标签类别：1表示是，0表示非

用 tf.one_hot(待转换数据，depth=几分类) 函数实现用独热码表示标签，在分类问题中很常见，标记类别为为 1 和 0，其中 1 表示是，0 表示非。如在鸢尾花分类任务中，如果标签是 1，表示分类结果是 1 杂色鸢尾，其用把它用独热码表示就是 0,1,0，这样可以表示出每个分类的概率：也就是百分之 0 的可能是 0狗尾草鸢尾，百分百的可能是 1 杂色鸢尾，百分之 0 的可能是弗吉尼亚鸢尾。

'''
独热码
    tf.one_hot()函数将待转换数据转换为one-hot形式的数据输出
    tf.one_hot(待转换数据，depth=几分类)
'''
classes = 3
labels = tf.constant([1,0,2])   # 输入的数据元素0最小，2最大
output = tf.one_hot(labels,depth=classes) # 将张量转变成独热码，3分类
print(output)

# 结果
tf.Tensor(
[[0. 1. 0.]			#  表示1
 [1. 0. 0.]			#  表示0
 [0. 0. 1.]], shape=(3, 3), dtype=float32)		# 表示2

以上案例为什么是这样的结果？因为张量中的数据最小是0，最大是2，即值可能是1，2，3。则可令1 0 0 表示0、0 1 0表示1、0 0 1 表示2，所以结果如上显示。

另外，索引是从0开始的，待转换数据中各元素值应小于 depth，若带转换元素值大于等于depth，则该元素输出编码为 [0, 0 … 0, 0]。即depth 确定列数，待转换元素的个数确定行数。

classes = 3
labels = tf.constant([1,4,2]) # 输入的元素值 4 超出 depth-1
output = tf.one_hot(labels,depth=classes)
print(output)

# 结果
tf.Tensor([[0. 1. 0.] [0. 0. 0.] [0. 0. 1.]], shape=(3, 3), dtype=float32)
# 即元素4对应的输出编码为[0. 0. 0.]

(十)：softmax()

利用 tf.nn.softmax( )函数使前向传播的输出值符合概率分布，进而与独热码形式的标签作比较

由上图可知，我们已经能够计算出前传播的输出值，分别是1.01，2.01，-0.66,我们可以使用公式：
$$\frac{e^{y_i}}{{\sum }_{j=0}^n{e}^{y_i}}$$
来计算出对应的概率值，其中yi就是前向传播的输出值。

'''
tf.nn.softmax()
该函数使得输出的数据符合概率分布
'''
y = tf.constant([1.01,2.01,-0.66])
y_pro = tf.nn.softmax(y)
print(y_pro)


# 结果
tf.Tensor([0.25598174 0.69583046 0.04818781], shape=(3,), dtype=float32)

结果的概率值相加为1

(十一)：实现自更新

利用 assign_sub()函数 对参数实现自更新，更新参数的值并返回，在使用此函数前需利用 tf.Variable定义变量 w为可训练(可自更新)

'''
自减操作
在使用assign_sub函数前，先用tf.Variable定义变量为可训练的
w.assign_sub(要自减的内容)
'''
w = tf.Variable(4)
w.assign_sub(1)     # 相当于 w = w-1
print(w)

# 结果
<tf.Variable 'Variable:0' shape=() dtype=int32, numpy=3>

注：直接调用 tf.assign_sub 会报错，要用 w.assign_sub。

(十二)：tf.argmax()函数

利用 tf.argmax (张量名,axis=操作轴) 返回张量沿指定维度最大值的索引

'''
返回张量沿指定维度最大值的索引
tf.argmax(张量名，axis=操作轴)
'''
test = np.array([[1,2,3],[2,3,4],[5,4,3],[8,7,2]])
print(test)
print(tf.argmax(test,axis=0))   # 返回每一列最大值的索引
print(tf.argmax(test,axis=1))   # 返回每一行最大值的索引


# 结果
[[1 2 3]
 [2 3 4]
 [5 4 3]
 [8 7 2]]
tf.Tensor([3 3 1], shape=(3,), dtype=int64)
tf.Tensor([2 2 0 0], shape=(4,), dtype=int64)