索引操作

簡單索引

索引 (index) 可以幫助我們快速的找到張量中的特定信息.

例子:

a = tf.reshape(tf.range(12), [2, 2, 3])
print(a)
print(a[0])
print(a[0][0])

輸出結(jié)果:

tf.Tensor(
[[[ 0 1 2]
[ 3 4 5]]

[[ 6 7 8]
[ 9 10 11]]], shape=(2, 2, 3), dtype=int32)
tf.Tensor(
[[0 1 2]
[3 4 5]], shape=(2, 3), dtype=int32)
tf.Tensor([0 1 2], shape=(3,), dtype=int32)

Numpy 式索引

我們也可以按照 numpy 的寫法來操作索引.

例子:

a = tf.reshape(tf.range(12), [2, 2, 3])
print(a)
print(a[0])
print(a[0, 0])

輸出結(jié)果:

tf.Tensor(
[[[ 0 1 2]
[ 3 4 5]]

[[ 6 7 8]
[ 9 10 11]]], shape=(2, 2, 3), dtype=int32)
tf.Tensor(
[[0 1 2]
[3 4 5]], shape=(2, 3), dtype=int32)
tf.Tensor([0 1 2], shape=(3,), dtype=int32)

使用 : 進(jìn)行索引

例子:

c = tf.ones([4, 14, 14, 4])
print(c[0, :, :, :].shape)
print(c[0, 1, :, :].shape)

輸出結(jié)果:

(14, 14, 4)
(14, 4)

tf.gather

我們假設(shè)一個(gè)有 3 個(gè)餐館, 每個(gè)餐館有 8 種菜系, 128 道菜data: [resturants, cuisines, dishes].

例子:

data = tf.zeros([3, 8, 128])
g1 = tf.gather(data, axis=0, indices=[0, 2])
print(g1.shape)
g2 = tf.gather(data, axis=1, indices=[0, 1, 2, 3])
print(g2.shape)

輸出結(jié)果:

(2, 8, 128)
(3, 4, 128)

tf.gather_nd

例子:

g1 = tf.gather_nd(data, [0])
print(g1.shape)
g2 = tf.gather_nd(data, [0, 1])
print(g2.shape)
g3 = tf.gather_nd(data, [0, 1, 2])
print(g3.shape)

輸出結(jié)果:

(8, 128)
(128,)
()

tf.boolean_mask

格式:

tf.boolean_mask(
 tensor, mask, axis=None, name='boolean_mask'
)

例子:

data = tf.zeros([3, 8, 128])
b1 = tf.boolean_mask(data, mask=[True, True, False])
print(b1.shape)
b2 = tf.boolean_mask(data, mask=[True, False, True, False, True, False, True, False], axis=1)
print(b2.shape)

輸出結(jié)果:

(2, 8, 128)
(3, 4, 128)

切片操作

借助切片技術(shù), 我們可以靈活的處理張量對(duì)象.

簡單切片

格式:

tensor[start : end]

其中 start 為開始索引, end 為結(jié)束索引 (不包括)

例子:

tf.Tensor([0 1 2], shape=(3,), dtype=int32)
tf.Tensor([9], shape=(1,), dtype=int32)
tf.Tensor([0 1 2 3 4 5 6 7 8], shape=(9,), dtype=int32)

step 切片

格式:

tensor[start : end: step]

例子:

d = tf.range(6)
print(d[::-1])  # 實(shí)現(xiàn)倒序
print(d[::2])  # 步長為2

輸出結(jié)果:

tf.Tensor([5 4 3 2 1 0], shape=(6,), dtype=int32)
tf.Tensor([0 2 4], shape=(3,), dtype=int32)

維度變換

tf.reshape

tf.reshape 可以幫助我們進(jìn)行維度轉(zhuǎn)換.

格式:

tf.reshape(
 tensor, shape, name=None
)

參數(shù):

• tensor: 傳入的張量
• shape: 張量的形狀
• name: 數(shù)據(jù)名稱

例子:

a = tf.random.normal([3, 8, 128])
print(a.shape)
b = tf.reshape(a, [3, 1024])
print(b.shape)
c = tf.reshape(a, [3, -1])
print(c.shape)

輸出結(jié)果:

(3, 8, 128)
(3, 1024)
(3, 1024)

tf.transpose

格式:

tf.transpose(
 a, perm=None, conjugate=False, name='transpose'
)

例子:

a = tf.random.normal([4, 3, 2, 1])
print(a.shape)
b = tf.transpose(a)
print(b.shape)
c = tf.transpose(a, perm=[0, 1, 3, 2])
print(c.shape)

輸出結(jié)果:

(4, 3, 2, 1)
(1, 2, 3, 4)
(4, 3, 1, 2)

tf.expand_dims

格式:

tf.expand_dims(
 input, axis, name=None
)

參數(shù):

• input: 輸入
• axis: 操作的維度
• name: 數(shù)據(jù)名稱

例子:

a = tf.random.normal([4, 3, 2, 1])
print(a.shape)
b = tf.expand_dims(a, axis=0)
print(b.shape)
c = tf.expand_dims(a, axis=1)
print(c.shape)
d = tf.expand_dims(a, axis=-1)
print(d.shape)

輸出結(jié)果:

(4, 3, 2, 1)
(1, 4, 3, 2, 1)
(4, 1, 3, 2, 1)
(4, 3, 2, 1, 1)

tf.squeeze

tf.squeeze 可以幫助我們刪去所有維度為1 的維度.

格式:

tf.squeeze(
 input, axis=None, name=None
)

參數(shù):

• input: 輸入
• axis: 操作的維度
• name: 數(shù)據(jù)名稱

例子:

a = tf.zeros([2, 1, 1, 3, 5])
s1 = tf.squeeze(a)
print(s1.shape)
s2 = tf.squeeze(a, axis=1)
print(s2.shape)
s3 = tf.squeeze(a, axis=2)
print(s3.shape)

輸出結(jié)果:

(2, 3, 5)
(2, 1, 3, 5)
(2, 1, 3, 5)

Boardcasting

廣播機(jī)制 (Boardcasting) 是一種張量復(fù)制的手段. Boardcasting 可以幫助我們擴(kuò)張張量的形狀但無需實(shí)際復(fù)制數(shù)據(jù).

廣播機(jī)制允許我們在隱式情況下進(jìn)行填充, 從而使得我們的代碼更加簡潔, 更有效率地使用內(nèi)存.

tf.boardcast_to

boardcast_to:

tf.broadcast_to(
 input, shape, name=None
)

參數(shù):

• input: 輸入
• shape: 數(shù)據(jù)形狀
• name: 數(shù)據(jù)名稱

例子:

a = tf.broadcast_to(tf.random.normal([4, 1, 1, 1]), [4, 32, 32, 3])
print(a.shape)
b = tf.broadcast_to(tf.zeros([128, 1, 1, 1]), [128, 32, 32, 3])
print(b.shape)

輸出結(jié)果:

(4, 32, 32, 3)
(128, 32, 32, 3)

tf.tile

格式:

tf.tile(
 input, multiples, name=None
)

參數(shù):

• input: 輸入
• multiples: 同一緯度上復(fù)制的次數(shù)
• name: 數(shù)據(jù)名稱

例子:

a = tf.zeros([4, 1, 1, 1])
print(a.shape)
b = tf.tile(a, [1, 32, 32, 3])
print(b.shape)

輸出結(jié)果:

(4, 1, 1, 1)
(4, 32, 32, 3)

注: boardcast_to 和 tile 的區(qū)別在于 boardcast_to 可以在不復(fù)制內(nèi)存的情況下自動(dòng)擴(kuò)張 tensor.

數(shù)學(xué)運(yùn)算

加減乘除

例子:

# 定義張量
t1 = tf.ones([3, 3])
t2 = tf.fill([3, 3], 3.0)
# 加
add = t1 + t2
print(add)
# 減
minus = t1 - t2
print(minus)
# 乘
multiply = t1 * t2
print(multiply)
# 除
divide = t1 / t2
print(divide)

輸出結(jié)果:

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

log & exp

例子:

# log
a = tf.fill([2], 100.0)
print(a)
b = tf.math.log(a)  # 以e為底
print(b)
# exp
c = tf.ones([2])
print(c)
d = tf.exp(c)
print(d)

輸出結(jié)果:

tf.Tensor([100. 100.], shape=(2,), dtype=float32)
tf.Tensor([4.6051702 4.6051702], shape=(2,), dtype=float32)
tf.Tensor([1. 1.], shape=(2,), dtype=float32)
tf.Tensor([2.7182817 2.7182817], shape=(2,), dtype=float32)

pow & sqrt

例子:

# 定義張量
a = tf.fill([2], 4.0)
print(a)
# pow
b = tf.pow(a, 2)
print(b)
# sqrt
c = tf.sqrt(a, 2)
print(c)

輸出結(jié)果:

tf.Tensor([4. 4.], shape=(2,), dtype=float32)
tf.Tensor([16. 16.], shape=(2,), dtype=float32)
tf.Tensor([2. 2.], shape=(2,), dtype=float32)

矩陣相乘 @

我們可以使用tf.matmul或@來實(shí)現(xiàn)矩陣相乘.

例子:

# 定義張量
a = tf.fill([2, 2], 2)
b = tf.fill([2, 2], 3)
# matmul
c = tf.matmul(a, b)
print(c)
# @
d = a@b
print(d)

輸出結(jié)果:

tf.Tensor(
[[12 12]
[12 12]], shape=(2, 2), dtype=int32)
tf.Tensor(
[[12 12]
[12 12]], shape=(2, 2), dtype=int32)

到此這篇關(guān)于一小時(shí)學(xué)會(huì)TensorFlow2之基本操作2實(shí)例代碼的文章就介紹到這了,更多相關(guān)TensorFlow2基本操作內(nèi)容請搜索本站以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持本站！

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