Tensorflow一些常用基本概念与函数(1)

摘要:本文主要对tf的一些常用概念与方法进行描述。

1、tensorflow的基本运作

为了快速的熟悉TensorFlow编程,下面从一段简单的代码开始:

import tensorflow as tf
 #定义‘符号’变量,也称为占位符
 a = tf.placeholder("float")
 b = tf.placeholder("float")

 y = tf.mul(a, b) #构造一个op节点

 sess = tf.Session()#建立会话
 #运行会话,输入数据,并计算节点,同时打印结果
 print sess.run(y, feed_dict={a: 3, b: 3})
 # 任务完成, 关闭会话.
 sess.close()

其中tf.mul(a, b)函数便是tf的一个基本的算数运算,接下来介绍跟多的相关函数。

2、tf函数

TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU 或 GPU。一般你不需要显式指定使用 CPU 还是 GPU, TensorFlow 能自动检测。如果检测到 GPU, TensorFlow 会尽可能地利用找到的第一个 GPU 来执行操作.
并行计算能让代价大的算法计算加速执行,TensorFlow也在实现上对复杂操作进行了有效的改进。大部分核相关的操作都是设备相关的实现,比如GPU。下面是一些重要的操作/核:
操作组操作
Maths Add, Sub, Mul, Div, Exp, Log, Greater, Less, Equal
Array Concat, Slice, Split, Constant, Rank, Shape, Shuffle
Matrix MatMul, MatrixInverse, MatrixDeterminant
Neuronal Network SoftMax, Sigmoid, ReLU, Convolution2D, MaxPool
Checkpointing Save, Restore
Queues and syncronizations Enqueue, Dequeue, MutexAcquire, MutexRelease
Flow control Merge, Switch, Enter, Leave, NextIteration

TensorFlow的算术操作如下:

操作描述
tf.add(x, y, name=None) 求和
tf.sub(x, y, name=None) 减法
tf.mul(x, y, name=None) 乘法
tf.div(x, y, name=None) 除法
tf.mod(x, y, name=None) 取模
tf.abs(x, name=None) 求绝对值
tf.neg(x, name=None) 取负 (y = -x).
tf.sign(x, name=None) 返回符号 y = sign(x) = -1 if x < 0; 0 if x == 0; 1 if x > 0.
tf.inv(x, name=None) 取反
tf.square(x, name=None) 计算平方 (y = x * x = x^2).
tf.round(x, name=None) 舍入最接近的整数
# ‘a’ is [0.9, 2.5, 2.3, -4.4]
tf.round(a)