TensorFlow学习报告

创建常量

        tensor可以由各种各样的类型，如字符串、布尔值、列表、浮点型等转换

                tf.constant(32)

                tf.constant("Hello")

                tf.constant(True)

        还可以给tensor起名

                tf.constant("Hello", name="Hello")

想要具体的值需要开启session

        tf.compat.v1.disable_eager_execution()                                                                                            sess= tf.compat.v1.Session()

        想输出tensor的值用sess.run(x)

关闭则需要

        sess.close()

tensorflow有很多具体方法

比如加减乘除取整取余之类的算数方法具体方法参考【深度学习】 第二章TensorFlow入门_一一张xi的博客-CSDN博客

tensorflow能进行矩阵的运算

        #从4维向量生成（2,2）的矩阵

        mat_a=tf.constant([1,2,3,4])

        mat_a=tf.reshape(mat_a,(2,2))

        #矩阵乘法

        mat_c=tf.matmul(mat_a,mat_b) 

tensorflow提供了多种随机化的方式,

        random.normal: 正太分布随机数，均值mean,标准差stddev

        random.truncated_normal:截断正态分布随机数，均值mean,标准差stddev,不过只保留[mean-2stddev,mean+2stddev]范围内的随机数

        random.uniform:均匀分布随机数，范围为[minval,maxval]

Variable是tensorflow下可以修改值的tensor，它需要定义一个初始值，可以是数值、类别或者numpy矩阵，也可以直接是tensor

        var_a=tf.Variable(0,dtype=tf.int32) var_b=tf.Variable([1,2],dtype=tf.float32) var_w=tf.Variable(tf.zeros(1024,10))