tensorflow学习笔记

import tensorflow as tf

#设置参数w的随机初始值为5，设定为可训练（即vaiable形式？）
w = tf.Variable(tf.constant(5, dtype=tf.float32))
#学习率
lr=0.2
#循环次数
epoch=40

for epoch in range(epoch):
    with tf.GradientTape() as tape:#with结构到grad框起到了梯度计算的过程
        loss=tf.square(w+1) #损失函数定义为w+1的平方
    grads=tape.gradient(loss,w)#gradinet函数告知对谁求导

    w.assign_sub(lr*grads) #assign_sub做自减，即w-=
    print("After %s epoch,w is %f,loss is %f" % (epoch, w.numpy(), loss))

 

 

import tensorflow as tf
a=tf.constant([1,5],dtype=tf.int64)
#直接打印a，会输出a的所有信息
print(a)

#打印a的数据类型
print(a.dtype) 

#打印a的形状
print(a.shape)

 

 

import tensorflow as tf 
import numpy as np
a=np.arange(0,5)
b=tf.convert_to_tensor(a,dtype=tf.int64)
print(a) 
print(b)

d=tf.random.normal([2,2],mean=0.5,stddev=1)
print(d)
e=tf.random.truncated_normal([2,2],mean=0.5,stddev=1)
print(e)
f=tf.random.uniform([2,2],minval=0,maxval=1)
print(f)

x1=tf.constant([1.,2.,3.],dtype=tf.float64)
print(x1)
x2=tf.cast(x1,tf.int32)
print(tf.reduce_min(x2),'\n',tf.reduce_max(x2))