TensorFlow2.0使用方法

2024-10-19 20:36:34

TensorFlow2.0

1 使用技巧

更新到最新版本：

pip install --upgrade tensorflow

pip install --upgrade tensorflow-gpu

导入TensorFlow模块：
```
import tensorflow as tf
```

查看版本号：

print('TensorFlow版本号为：', tf.__version__)

查看是否支持GPU运算：

rint('GPU是否可用：', tf.test.is_gpu_available())

print('GPU设备名称：', tf.test.gpu_device_name())

查看模式：

print('是否为动态模式(EagerExecution)：', tf.executing_eagerly())

在TensorFlow2.0环境中，运行TensorFlow1.x版本：

import tensorflow.compat.v1 as tf

tf.disable_v2_behavior()

2 TensFlow基础

1 创建张量

创建张量Tensor对象：
```
tf.constant(value, dtype, shape)
```
- value：数字、Python列表、Numpy数组
- dtype：元素的数据类型
- shape：张量的形状
```
tf.convert_to_tensor(数组/列表/数字/布尔型/字符串)
```
判断数据对象是否为张量：
```
tf.is_tensor(x)
```
- x：数据对象
Python验证数据对象是否为张量：
```
isinstance(x)
```
- x：数据对象
张量转换为Numpy数组：
```
x.numpy()
```
- x：TensorFlow的张量

张量元素的数据类型：

数据类型	描述
tf.int8	8位有符号整数
tf.int16	16位有符号整数
tf.int32	32位有符号整数
tf.int64	64位有符号整数
tf.uint8	8位无符号整数
tf.float32	32位浮点数
tf.float64	64位浮点数
tf.string	字符串（非Unicode编码的字节数组）
tf.bool	布尔型
tf.complex64	复数，实部和虚部分别为32位浮点型

更改元素的数据类型：
```
tf.cast(x, dtype)
```
- x：TensorFlow的张量
- dtype：目标类型
注：
1. 在进行数据类型转换时，一般是将低精度的数据类型向高精度转换，否则可能发生数据溢出，得到错误的结果。
2. 布尔型转为整型，0：False， 1：True；
3. 整型变量转换为布尔型，将非0数字都视为True。

2 维度变换改变张量的形状：

改变张量的形状：
```
tf.reshape(tensor, shape)
```
- tensor：原始张量
- shape：目标张量的形状
注：shape参数等于-1时，自动推导出长度。
增加张量的维度：
```
tf.expand(input, axis)
```
- input：输入的张量
- axis：增加的轴位置
删除张量维度
```
tf.squeeze(input, axis)
```
注：只能删除长度为1的维度
交换张量的维度：
```
tf.transpose(x, perm)
```
- x：原始张量
- perm：各个轴的顺序
拼接张量：
```
tf.concat(tensors, axis)
```
- tensors：列表，包含所有需要拼接的张量
- axis：制定在哪个轴上拼接
分割张量
```
tf.spllt(value, num_or_size_splits, axis=0)
```
- value：待分割的张量
- num_or_size_splits：分割的方案
- axis：指定按照哪个轴进行分割
注：图像的分割与拼接，改变的是张量的视图，张量的存储顺序并没有改变。
张量的堆叠
```
tf.stack(values, axis)
```
- values：要堆叠的多个张量
- axis：指定插入新维度的位置
张量分解
```
tf.unstack(values, axis)
```
- values：要分解的张量
- axis：指定要分解的轴

3 部分采样

索引
```
x[:][:]
```
切片
```
x[起始位置:结束位置:步长]
```
注：
1. 起始位置：结束位置，是前闭后开的，切片中不包含结束位置。
2. 起始位置、结束位置、步长都可以省略。
3. 步长可以是负数，这时起始位置的索引号，应该大于结束位置。
4. 纬度之间用逗号隔开。
数据提取

根据索引，抽取没有规律的、特定的数据。
```
tf.gather(params, axis, indices)
```
- params：原始张量
- axis：说明在哪个轴上采样
- indices：索引值列表
同时采样多个点：
```
tf.gather_nd(params, indices)
```
- params：原始张量
- indices：采样点的位置

4 张量运算

基本数学运算

算术操作	描述	公式
tf.add(x, y)	将x和y逐元素相加	\(x+y\)
tf.subract(c, y)	将x和y逐元素相减	\(x-y\)
tf.multiply(x, y)	将x和y逐元素相乘	\(x\times y\)
tf.divide(x, y)	将x和y逐元素相除	\(\frac{x}{y}\)
tf.math.mod(x, y)	对x和y逐元素取模	\(\sqrt{x^2+y^2}\)

幂指对数运算

算术操作	描述	公式
tf.pow(x, y)	对x求y的幂次方	\(x^y\)
tf.square(x)	对x逐元素求平方	\(x^2\)
tf.sqrt(x)	对x逐元素求开平方	\(\sqrt{x}\)
tf.exp(x)	计算e的x次方	\(e^x\)
tf.math.log(x)	计算x的自然对数（底数为e）	\(\log_{e}{x}\)

其他运算

函数	描述
tf.sign(x)	返回x的符号
tf.abs()	对x逐元素求绝对值
tf.negative(x)	对x逐元素求相反数
tf.reciprocal(x)	取x的倒数
tf.logical_not(x)	对x逐元素求的逻辑非
tf.ceil(x)	向上取整
tf.floor(x)	向下取整
tf.rint(x)	取最接近的整数
tf.round(x)	对x逐元素求舍入最接近的整数
tf.maximum(x, y)	返回两个向量中的最大值
tf.minimum(x, y)	返回两个向量中的最小值

三角函数和反三角函数运算

函数	描述
tf.cos(x)	三角函数cos
tf.sin(x)	三角函数sin
tf.tan(x)	三角函数tan
tf.acos(x)	反三角函数arccos
tf.asin(x)	反三角函数arcsin
tf.atan(x)	反三角函数arctan

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