基于TensorFlow常量、序列以及随机值生成实例

更新时间：2020年01月04日 15:54:49 作者：MirrorN

今天小编就为大家分享一篇基于TensorFlow常量、序列以及随机值生成实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

TensorFlow 生成常量、序列和随机值

生成常量

tf.constant()这种形式比较常见，除了这一种生成常量的方式之外，像Numpy一样，TensorFlow也提供了生成集中特殊的常量的函数：

tf.zeros(shape, dtype=tf.float32, name=None)

三个参数的意思显而易见，返回指定形状的全零张量

tf.zeros_like(tensor, dtype=None, name=None, optimizer=True) 与函数的名字一致，传入一个张量，最后返回一个张量，与传入的张量拥有一样的形状和数据类型，也可以自己传入dtype指定数据类型

tf.ones() 和tf.ones_like()与之前的函数对应一致

tf.fill(shape, value, name=None) 返回填满指定输入的数值的张量，例如：

tf.fill([2,3],9)

返回的张量就是：

[[9 9 9]
 [9 9 9]]

生成序列

tf.linspace(start, stop, num, name=None)

函数名称与Numpy中序列的函数一样，只是参数部分进行了简化，前两个参数分别指定了开始和结束的值，num指定了要生成的数量，最后则是名称，例如：

a = tf.linspace(1.0, 10.0, 10, name='lin1')

输出：

[ 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10.]

tf.range(start, limit, delta, dtype=None, name=None)

例如：

a = tf.range(1, 5, 1)

输出：

[1 2 3 4]

随机张量

随机值在TensorFlow中很重要，很多情况下的初始值往往会随机值，常用的随机值生成函数如下：

生成均匀分布的随机张量

# 调用格式
random_uniform(
  shape,
  minval=0,
  maxval=None,  # 最大值以及最小值
  dtype=tf.float32,
  seed=None,   # 指定种子
  name=None
)

# 例如
a = tf.random_uniform([2,3], minval=1.0, maxval=5.0, dtype=tf.float32)

# 输出
[[4.458698 4.091486 4.3704953]
 [3.893827 2.7951822 2.2381153]]

生成服从正态分布的随机张量

# 调用格式
random_normal(
  shape,
  mean=0.0,   # 均值
  stddev=1.0,  # 标准差
  dtype=tf.float32,
  seed=None,
  name=None
)

a = tf.random_normal([2,3], mean=3.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32)

[[3.65199  1.879906 2.1775374]
 [1.6041888 1.503772 2.704612 ]]

生成服从截断正态分布的随机张量

# 调用格式
tf.truncated_normal(
  shape,
  mean=0.0,
  stddev=1.0,
  dtype=tf.float32,
  seed=None,
  name=None
)

[[4.477414 2.9767075 2.377511 ]
 [2.7083392 4.2639837 2.497882 ]]

这个函数与正态分布的函数使用时一样的，只是增加了 “截断” 也就是限制每个元素的取值，如果其平均值大于 2 个标准差的值将被丢弃并重新选择。

以上这篇基于TensorFlow常量、序列以及随机值生成实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。

您可能感兴趣的文章:

简单的抓取淘宝图片的Python爬虫
这篇文章主要介绍了简单的抓取淘宝图片的Python爬虫,方法比较简单，推荐给小伙伴们参考下。
2014-12-12
Python实现XML文件解析的示例代码
本篇文章主要介绍了Python实现XML文件解析的示例代码，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
2018-02-02
Python制作可视化报表的示例详解
在数据展示中使用图表来分享自己的见解，是个非常常见的方法。这也是Tableau、Power BI这类商业智能仪表盘持续流行的原因之一。本文主主要介绍了一个用Python制作可视化报表的案例，感兴趣的可以学习一下
2022-02-02
python中namedtuple函数的用法解析
这篇文章主要介绍了python中namedtuple函数的用法解析，文章围绕主题展开详细的内容介绍，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴可以参考一下
2022-08-08
Python中的闭包总结
这篇文章主要介绍了Python中的闭包总结,本文讲解了闭包的概念、为什么使用闭包、使用闭包实例等内容,需要的朋友可以参考下
2014-09-09
python tornado微信开发入门代码
这篇文章主要为大家详细介绍了python tornado微信开发入门代码，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
2018-08-08
Python AES加密模块用法分析
这篇文章主要介绍了Python AES加密模块用法,结合具体实例形式分析了AES加密模块的相关使用技巧与注意事项,需要的朋友可以参考下
2017-05-05
Python模拟实现全功能贷款计算器
在个人理财中,贷款计算器是一款非常实用的工具,本文将教你如何使用Python编写一个全功能的贷款计算器,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下
2023-12-12
Python astype(np.float)函数使用方法解析
这篇文章主要介绍了Python astype(np.float)函数使用方法解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
2020-06-06
Python实用工具之实现PDF转DOCX文档
pdf2docx作为第三方包,提供了非常优秀的功能,仅仅几行代码就可以完成PDF转换为DOCX的工作,所以本文就来利用pdf2docx实现PDF转DOCX文档功能吧
2023-12-12