tensorflow2.0 基礎二 創建tensor數據操作

方法概要

• from numpy , list 從numpy創建，或者直接喂list
• zeros, ones
• fill
• random
• constant
• Application

From Numpy , List

喂list必須是要tensor能夠支持的格式，如果喂 [ 1, ( 2, 3 ) ] 這樣的機會報錯。

tf.zeros

注意 tf.convert_to_tensor 與 直接創建的區別：

tf.convert_to_tensor([2,3])  #是接收value，Out[16]: <tf.Tensor: id=103, shape=(2,), dtype=int32, numpy=array([2, 3])>
tf.zeros([2,3])              #是接收shape, Out[17]: <tf.Tensor: id=141, shape=(2, 3), dtype=float32, numpy=array([[0., 0., 0.], [0., 0., 0.]], dtype=float32)>

tf.zeros_like

tf.zeros_like = tf.zeros(a.shape)

tf.ones & tf.ones_like

tf.ones_like = tf.ones(a.shape)

Fill

Normal & Truncated_Normal

normal 正態分佈, mean 均值（缺省是0）， stddev 方差（缺省是1）,
truncated_normal 截斷正態分佈, 截去 Gradient Vanish 梯度消失的部分。

Uniform

uniform 均勻分佈 minval 最小值， maxval 最大值

Random Permutation

Tf.random.shuffle: 隨機打散，洗牌。

Tf.gather: 根據指定的索引轉換對象。可以根據隨機打散後的索引取數據。

tf.constant

Tf.convert_to_tensor 與 tf.constant API基本一樣