【深度学习】讲透深度学习第3篇：TensorFlow张量操作（代码文档已分享）

本系列文章md笔记（已分享）主要讨论深度学习相关知识。可以让大家熟练掌握机器学习基础,如分类、回归（含代码），熟练掌握numpy,pandas,sklearn等框架使用。在算法上，掌握神经网络的数学原理，手动实现简单的神经网络结构，在应用上熟练掌握TensorFlow框架使用，掌握神经网络图像相关案例。具体包括：TensorFlow的数据流图结构，神经网络与tf.keras，卷积神经网络(CNN)，商品物体检测项目介绍，YOLO与SSD，商品检测数据集训练和模型导出与部署。

全套笔记和代码自取移步gitee仓库： https://blog.csdn.net/m0_72919230/article/details/136030441

感兴趣的小伙伴可以自取哦，欢迎大家点赞转发~

共 9 章，60 子模块

TensorFlow介绍

说明TensorFlow的数据流图结构
应用TensorFlow操作图
说明会话在TensorFlow程序中的作用
应用TensorFlow实现张量的创建、形状类型修改操作
应用Variable实现变量op的创建
应用Tensorboard实现图结构以及张量值的显示
应用tf.train.saver实现TensorFlow的模型保存以及加载
应用tf.app.flags实现命令行参数添加和使用
应用TensorFlow实现线性回归

2.4 张量

学习目标

  • 目标

    • 知道常见的TensorFlow创建张量

    • 知道常见的张量数学运算操作

    • 说明numpy的数组和张量相同性

    • 说明张量的两种形状改变特点

    • 应用set_shape和tf.reshape实现张量形状的修改

    • 应用tf.matmul实现张量的矩阵运算修改

    • 应用tf.cast实现张量的类型

  • 应用

    • 无

  • 内容预览

    • 1 类型改变

    • 2 形状改变

    • 固定值张量

    • 随机值张量

    • 1 张量的类型

    • 2 张量的阶

    • 2.4.1 张量(Tensor)

    • 2.4.2 创建张量的指令

    • 2.4.3 张量的变换

    • 2.4.4 张量的数学运算

在编写 TensorFlow 程序时，程序传递和运算的主要目标是tf.Tensor

2.4.1 张量(Tensor)

TensorFlow 的张量就是一个 n 维数组， 类型为tf.Tensor。Tensor具有以下两个重要的属性

  • type:数据类型

  • shape:形状(阶)

2.4.1.1 张量的类型

2.4.1.2 张量的阶

形状有0阶、1阶、2阶….

tensor1 = tf.constant(4.0)
tensor2 = tf.constant([1, 2, 3, 4])
linear_squares = tf.constant([[4], [9], [16], [25]], dtype=tf.int32)

print(tensor1.shape)
 
 
# 0维：()   1维：(10, )   2维：(3, 4)   3维：(3, 4, 5)
 
 

2.4.2 创建张量的指令

  • 固定值张量

  • 随机值张量

  • 其它特殊的创建张量的op

    • tf.Variable

    • tf.placeholder

2.4.3 张量的变换

1 类型改变

2 形状改变

TensorFlow的张量具有两种形状变换，动态形状和静态形状

  • tf.reshape

  • tf.set_shape

关于动态形状和静态形状必须符合以下规则

  • 静态形状

    • 转换静态形状的时候，1-D到1-D，2-D到2-D，不能跨阶数改变形状

    • 对于已经固定的张量的静态形状的张量，不能再次设置静态形状

  • 动态形状

    • tf.reshape()动态创建新张量时，张量的元素个数必须匹配

def tensor_demo():
   “””
   张量的介绍
   :return:
   “””
   a = tf.constant(value=30.0, dtype=tf.float32, name=”a”)
   b = tf.constant([[1, 2], [3, 4]], dtype=tf.int32, name=”b”)
   a2 = tf.constant(value=30.0, dtype=tf.float32, name=”a2″)
   c = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[2, 3, 4], name=”c”)
   sum = tf.add(a, a2, name=”my_add”)
   print(a, a2, b, c)
   print(sum)
   # 获取张量属性
   print(“a的图属性：\n”, a.graph)
   print(“b的名字：\n”, b.name)
   print(“a2的形状：\n”, a2.shape)
   print(“c的数据类型：\n”, c.dtype)
   print(“sum的op:\n”, sum.op)

   # 获取静态形状
   print(“b的静态形状：\n”, b.get_shape())

   # 定义占位符
   a_p = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[None, None])
   b_p = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[None, 10])
   c_p = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[3, 2])
   # 获取静态形状
   print(“a_p的静态形状为：\n”, a_p.get_shape())
   print(“b_p的静态形状为：\n”, b_p.get_shape())
   print(“c_p的静态形状为：\n”, c_p.get_shape())

   # 形状更新
   # a_p.set_shape([2, 3])
   # 静态形状已经固定部分就不能修改了
   # b_p.set_shape([10, 3])
   # c_p.set_shape([2, 3])

   # 静态形状已经固定的部分包括它的阶数，如果阶数固定了，就不能跨阶更新形状
   # 如果想要跨阶改变形状，就要用动态形状
   # a_p.set_shape([1, 2, 3])
   # 获取静态形状
   print(“a_p的静态形状为：\n”, a_p.get_shape())
   print(“b_p的静态形状为：\n”, b_p.get_shape())
   print(“c_p的静态形状为：\n”, c_p.get_shape())

   # 动态形状
   # c_p_r = tf.reshape(c_p, [1, 2, 3])
   c_p_r = tf.reshape(c_p, [2, 3])
   # 动态形状，改变的时候，不能改变元素的总个数
   # c_p_r2 = tf.reshape(c_p, [3, 1])
   print(“动态形状的结果：\n”, c_p_r)
   # print(“动态形状的结果2：\n”, c_p_r2)
   return None

2.4.4 张量的数学运算

  • 算术运算符

  • 基本数学函数

  • 矩阵运算

  • reduce操作

  • 序列索引操作

这些API使用，我们在使用的时候介绍，具体参考文档

2.5 变量OP

  • 目标

    • 说明变量op的特殊作用

    • 说明变量op的trainable参数的作用

    • 应用global_variables_initializer实现变量op的初始化

  • 应用

    • 无

  • 内容预览

    • 2.5.1 创建变量

    • 2.5.2 使用tf.variable_scope()修改变量的命名空间

TensorFlow变量是表示程序处理的共享持久状态的最佳方法。变量通过 tf.Variable OP类进行操作。变量的特点：

  • 存储持久化

  • 可修改值

  • 可指定被训练

2.5.1 创建变量

  • tf.Variable(initial_value=None,trainable=True,collections=None,name=None)

    • initial_value:初始化的值

    • trainable:是否被训练

    • collections：新变量将添加到列出的图的集合中collections，默认为[GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES]，如果trainable是True变量也被添加到图形集合 GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES

  • 变量需要显式初始化，才能运行值

def variable_demo():
   “””
   变量的演示
   :return:
   “””
   # 定义变量
   a = tf.Variable(initial_value=30)
   b = tf.Variable(initial_value=40)
   sum = tf.add(a, b)

   # 初始化变量
   init = tf.global_variables_initializer()

   # 开启会话
   with tf.Session() as sess:
       # 变量初始化
       sess.run(init)
       print(“sum:\n”, sess.run(sum))

   return None

2.5.2 使用tf.variable_scope()修改变量的命名空间

会在OP的名字前面增加命名空间的指定名字

with tf.variable_scope(“name”):
   var = tf.Variable(name=’var’, initial_value=[4], dtype=tf.float32)
   var_double = tf.Variable(name=’var’, initial_value=[4], dtype=tf.float32)

<tf.Variable ‘name/var:0’ shape=() dtype=float32_ref>
<tf.Variable ‘name/var_1:0’ shape=() dtype=float32_ref>

请期待下一期

资源下载：
下载地址： http://yemao.in/life?utm_source=sishubiji&utm_term=【深度学习】讲透深度学习第3篇：TensorFlow张量操作（代码文档已分享）