Tensorflow2.1基礎知識---張量

張量（Tensor）：多維數組（列表） 階：張量的維數

張量可以表示0階到n階數組（列表）

基本的數據類型

1. tf.int，tf.float
2. tf.bool
3. tf.string

生成一個張量

1. 如何創建一個張量
   用法：tf.constant(張量內容，dtype=數據類型（可選）)
   例子：

    import tensorflow as tf
    #創建一個張量
    a = tf.constant([1,5],dtype = tf.int64)
    print(a)
    print(a.dtype)
    print(a.shape)
    
    輸出結果：
    tf.Tensor([1 5], shape=(2,), dtype=int64)  #有幾個逗號說明是幾維張量  這個是一個一維張量，裏面有兩個值1和5
    <dtype: 'int64'>
    (2,)
   

2. 將numpy的數據類型轉換爲Tensor數據類型
   用法：tf.convert_to_tensor（數據名，dtype=數據類型（可選））
   例子：

    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)
    
    輸出結果：
    [0 1 2 3 4]
    tf.Tensor([0 1 2 3 4], shape=(5,), dtype=int64)
   

3. 創建特殊的張量
   a. 創建全爲0的張量：tf.zeros(維度)
   b. 創建全爲1的張量：tf.ones(維度)
   c. 創建全爲指定值的張量：tf.fill(維度，指定值)
   維度：一維：直接寫個數
   二維：用[行，列]
   多維：用[n,m,j.k……]
   例子：

    import tensorflow as tf
    
    a = tf.zeros([2,3])
    b = tf.ones(4)
    c = tf.fill([2,2],9)
    print(a)
    print(b)
    print(c)
    
    輸出結果：
    tf.Tensor([[0. 0. 0.][0. 0. 0.]], shape=(2, 3), dtype=float32)
    tf.Tensor([1. 1. 1. 1.], shape=(4,), dtype=float32)
    tf.Tensor([[9 9][9 9]], shape=(2, 2), dtype=int32)
   

4. 生成隨機數
   a. 生成正態分佈的隨機數，默認均值爲0，標準差爲1。 用法：tf.random.normal(維度，mean=均值，stddev = 標準差)
   b. 生成截斷式正態分佈的隨機數。 用法： tf.random.truncated_normal(維度，mean=均值，stddev = 標準差)
   c. 生成均勻分佈隨機數。 用法： tf.random.uniform(維度，minval = 最小值，maxval = 最大值)
   
   
   例子：

    import tensorflow as tf
    
    d = tf.random.normal([2,2],mean = 0.5, stddev = 1)
    e = tf.random.truncated_normal([2,2],mean = 0.5, stddev = 1)
    f = tf.random.uniform([2,2],minval = 0.5, maxval = 1)
    print(d)
    print(e)
    print(f)
    
    輸出結果：
    tf.Tensor([[-1.3744324   0.2684363 ][-0.14133292  1.949162  ]], shape=(2, 2), dtype=float32)
    tf.Tensor([[1.1253768  0.18428034][1.5979812  0.20128158]], shape=(2, 2), dtype=float32)
    tf.Tensor([[0.5172171  0.7131886 ][0.6884367  0.50856155]], shape=(2, 2), dtype=float32)
   

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