tensorflow语法【tf.gather_nd、reduce_sum、collections.deque 、numpy.random.seed()、tf.gradients()】

汀丶人工智能

发布于 2022-12-01 16:40:00

3480

发布于 2022-12-01 16:40:00

文章被收录于专栏：NLP/KG

【一】tensorflow安装、常用python镜像源、tensorflow 深度学习强化学习教学

【二】tensorflow调试报错、tensorflow 深度学习强化学习教学

【三】tensorboard安装、使用教学以及遇到的问题

【四】超级快速pytorch安装

trick1---实现tensorflow和pytorch迁移环境教学

tf.gather_nd详解

tf.gather_nd(
    params,
    indices,
    name=None
)

按照indices的格式从params中抽取切片（合并为一个Tensor）indices是一个K维整数Tensor。

import tensorflow as tf

a = tf.Variable([[1, 2, 3, 4, 5],
                 [6, 7, 8, 9, 10],
                 [11, 12, 13, 14, 15]])
index_a1 = tf.Variable([[0, 2], [0, 4], [2, 2]])  # 随便选几个
index_a2 = tf.Variable([0, 1])  # 0行1列的元素——2
index_a3 = tf.Variable([[0], [1]])  # [第0行,第1行]
index_a4 = tf.Variable([0])  # 第0行


with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print(sess.run(tf.gather_nd(a, index_a1)))
    print(sess.run(tf.gather_nd(a, index_a2)))
    print(sess.run(tf.gather_nd(a, index_a3)))
    print(sess.run(tf.gather_nd(a, index_a4)))

结果：

[ 3  5 13]
2
[[ 1  2  3  4  5]
 [ 6  7  8  9 10]]
[1 2 3 4 5]

tf.reduce_sum()_tf.reduce_mean()_tf.reduce_max()

reduce_sum应该理解为压缩求和，用于降维

tf.reduce_sum(input_tensor,axis=None,keepdims=None,name=None,reduction_indices=None,keep_dims=None）

input_tensor: The tensor to reduce. Should have numeric type. #输入
axis: The dimensions to reduce. If None (the default), reduces all dimensions. Must be in the range （rank(input_tensor), rank(input_tensor)).#取0第一维，取1第二维，取-1最后一维
keepdims: If true, retains reduced dimensions with length 1.#按照原来的维度
name: A name for the operation (optional).
reduction_indices: The old (deprecated) name for axis.#axis的原来的名字
keep_dims: Deprecated alias for keepdims.

import tensorflow as tf
import numpy as np
 
x = tf.constant([[1,1,1],[2,2,2]])
with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(tf.reduce_sum(x))) #所有求和
    print(sess.run(tf.reduce_sum(x,0))) #按 列 求和
    print(sess.run(tf.reduce_sum(x,1))) #按 行 求和
    print(sess.run(tf.reduce_sum(x,1,keepdims=True))) #按维度 行 求和
    print(sess.run(tf.reduce_sum(x,[0,1])))  #行列求和
    print(sess.run(tf.reduce_sum(x,reduction_indices=[1])))

输出结果

9
[3 3 3]
[3 6]
[[3]
 [6]]
9
[3 6]

import tensorflow as tf
import numpy as np
 
x = tf.constant([[1,2],[3,4]])
with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(tf.reduce_mean(x))) #所有求平均
    print(sess.run(tf.reduce_mean(x, 0))) #按 列 求和
    print(sess.run( tf.reduce_mean(x, 1)))#按行求平均
    print(sess.run(tf.reduce_max(x)))
    print(sess.run(tf.reduce_max(x, 0)))
    print(sess.run(tf.reduce_max(x, 1)))

输出

###############输出##########2
[2 3]
[1 3]
4
[3 4]
[2 4]

collections.deque -- 队列的使用

deque(maxlen=N)创建一个固定长度的队列。当有新纪录加入而队列已满时会自动移除最老的那条记录。

from collections import deque
q = deque(maxlen=3)
q
Out[9]: deque([])
q.append(1)
q.append(2)
q.append(3)
q
Out[13]: deque([1, 2, 3])
q.append(4)
q
Out[15]: deque([2, 3, 4])

如果不指定队列的大小，也就得到了一个无界限的队列，可以在两端执行添加和删除操作。

q = deque()
q
Out[17]: deque([])
q.append(1)
q.append(2)
q.append(3)
q
Out[21]: deque([1, 2, 3])
q.appendleft(4)
q
Out[23]: deque([4, 1, 2, 3])
q.pop()
Out[24]: 3
q
Out[25]: deque([4, 1, 2])
q.popleft()
Out[26]: 4
q
Out[27]: deque([1, 2])

应用： --保留最后N个元素(保存有限的历史记录)，当发现有匹配时就输出当前的匹配行以及最后检查过的N行文本：

def search(lines, pattern, history=5):
    """ 文本匹配操作：当发现有匹配时就输出当前的匹配行及最后检查过的N行文本 """
    previous_lines = deque(maxlen=history)
    for line in lines:
        if pattern in line:
            # 将处理搜索过程的代码和使用搜索结果的代码解耦
            yield line, previous_lines  # 返回line,previous_lines
        previous_lines.append(line)

with open('test.txt') as f:
    for line, prevlines in search(f, 'python', 5):  # for用来迭代生成器search
        for pline in prevlines:
            print(pline, end='')  # 将end='\n'替换
        print(line, end='')
        print('-'*20)

numpy.random.seed()的参数说明

numpy.random.seed()函数：seed( ) 用于指定随机数生成时所用算法开始的整数值，如果使用相同的seed( )值，则每次生成的随即数都相同

seed()括号中的参数该如何设置呢？

把seed()中的参数比喻成“类”，eg. seed(5)：表示第5类

注意：从每类里选出来的数都是不会变的，从不同的堆里选随机每次都不一样

import numpy as np
np.random.seed(1)
a = np.random.random()
print(a)

a
0.417022004702574

import numpy as np
np.random.seed(2)
a= np.random.random()

a
0.83599490214200376

两次输出的 a 是不一样的，那如果我在某一块程序想要a=0.417022004702574时，该怎么办？那此时我们还需要再申明一次seed(1)

import numpy as np
np.random.seed(1)
a = np.random.random()
print(a)

（参数可以任意设置，只要前后所用参数一样，就可以取到一样的随机数）

tf.gradients()

在tensorflow中，tf.gradients()的参数如下：

tf.gradients(ys, xs, 
			 grad_ys=None, 
			 name='gradients',
			 colocate_gradients_with_ops=False,
			 gate_gradients=False,
			 aggregation_method=None,
			 stop_gradients=None)

本文参与腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自作者个人站点/博客。

原始发表：2021-04-07，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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