Tensorflow中一些常见的函数 1.tf.constant(value,dtype=None,shape=None,name='Const') 创建一个常量tensor，按照给出value来赋值，可以用shape来指定其形状。value可以是一个数，也可以是一个list。 如果是一个数，那么这个常亮中所有值的按该数来赋值。 如果是list,那么len(value)一定要小于等于shape展开后的长度。赋值时，先将value中的值逐个存入。不够的部分，则全部存入value的最后一个值。
2.tf.nn.relu ####使用激活函数relu进行计算 类似的还有 tf.sigmoid , tf.tanh 3.tf.matmul 进行矩阵相乘 4.tf.placeholder 运行时传入参数,placeholder（type,strucuct…)它的第一个参数是你要保存的数据的数据类型，大多数是tensorflow中的float32数据类型，后面的参数就是要保存数据的结构，比如要保存一个1×2的矩阵，则struct=[1 2]。 5.tf.Variable（initializer， name) initializer是初始化参数，可以为tf.random_normal，tf.constant，tf.constant等，name就是变量的名字，用法如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 import tensorflow as tf;import numpy as np; import matplotlib.pyplot as plt; a1 = tf.Variable(tf.random_normal(shape=[2 ,3 ], mean=0 , stddev=1 ), name='a1' ) a2 = tf.Variable(tf.constant(1 ), name='a2' ) a3 = tf.Variable(tf.ones(shape=[2 ,3 ]), name='a3' ) with tf.Session() as sess: sess.run(tf.initialize_all_variables()) print sess.run(a1) print sess.run(a2) print sess.run(a3)
输出的结果如下： 1 2 3 4 5 6 输出： [[ 0.76599932 0.99722123 -0.89361787] [ 0.19991693 -0.16539733 2.16605783]] 1 [[ 1. 1. 1.] [ 1. 1. 1.]]
6.tf.truncated_normal(shape, mean, stddev) shape表示生成张量的维度，mean是均值，stddev是标准差。这个函数产生正太分布，均值和标准差自己设定。这是一个截断的产生正太分布的函数，就是说产生正太分布的值如果与均值的差值大于两倍的标准差，那就重新生成。和一般的正太分布的产生随机数据比起来，这个函数产生的随机数与均值的差距不会超过两倍的标准差，但是一般的别的函数是可能的。 ###示例代码：1 2 3 4 5 6 7 8 import tensorflow as tf; import numpy as np; import matplotlib.pyplot as plt; c = tf.truncated_normal(shape=[10 ,10 ], mean=0 , stddev=1 ) with tf.Session() as sess: print sess.run(c)
输出结果如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 输出： [[ 1.95758033 -0.68666345 -1.83860338 0.78213859 -1.08119416 -1.44530308 0.38035342 0.57904619 -0.57145643 -1.22899497 ] [-0.75853795 0.48202974 1.03464043 1.19210851 -0.15739718 0.8506189 1.18259966 -0.99061841 -0.51968449 1.38996458 ] [ 1.05636907 -0.02668529 0.64182931 0.4110294 -0.4978295 -0.64912242 1.27779591 -0.01533993 0.47417602 -1.28639436 ] [-1.65927458 -0.364887 -0.45535028 0.078814 -0.30295736 1.91779387 -0.66928798 -0.14847915 0.91875714 0.61889237 ] [-0.01308221 -0.38468206 1.34700036 0.64531708 1.15899456 1.09932268 1.22457981 -1.1610316 0.59036094 -1.97302651 ] [-0.24886213 0.82857937 0.09046989 0.39251322 0.21155456 -0.27749416 0.18883201 0.08812679 -0.32917103 0.20547724 ] [ 0.05388507 0.45474565 0.23398806 1.32670367 -0.01957406 0.52013856 -1.13907862 -1.71957874 0.75772947 -1.01719368 ] [ 0.27155915 0.05900437 0.81448066 -0.37997526 -0.62020499 -0.88820189 1.53407145 -0.01600445 -0.4236775 -1.68852305 ] [ 0.78942037 -1.32458341 -0.91667277 -0.00963761 0.76824385 -0.5405798 -0.73307443 -1.19854116 -0.66179073 0.26329204 ] [ 0.59473759 -0.37507254 -1.21623695 -1.30528259 1.18013096 -1.32077384 -0.59241474 -0.28063133 0.12341146 0.48480138 ]]
7.tf.train.ExponentialMovingAverage 这个函数用于更新参数，就是采用滑动平均的方法更新参数。这个函数初始化需要提供一个衰减速率（decay），用于控制模型的更新速度。这个函数还会维护一个影子变量（也就是更新参数后的参数值），这个影子变量的初始值就是这个变量的初始值，影子变量值的更新方式如下： 1 shadow_variable = decay * shadow_variable + (1-decay) * variable
shadow_variable是影子变量，variable表示待更新的变量，也就是变量被赋予的值，decay为衰减速率。decay一般设为接近于1的数（0.99,0.999）。decay越大模型越稳定，因为decay越大，参数更新的速度就越慢，趋于稳定。 tf.train.ExponentialMovingAverage这个函数还提供了自己动更新decay的计算方式：decay= min（decay，（1+steps）/（10+steps））其中steps是迭代的次数，可以自己设定。 示例代码如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 import tensorflow as tf; import numpy as np; import matplotlib.pyplot as plt; v1 = tf.Variable(0 , dtype=tf.float32) step = tf.Variable(tf.constant(0 )) ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(0.99 , step) maintain_average = ema.apply([v1]) with tf.Session() as sess: init = tf.initialize_all_variables() sess.run(init) print sess.run([v1, ema.average(v1)]) sess.run(tf.assign(v1, 5 )) sess.run(maintain_average) print sess.run([v1, ema.average(v1)]) sess.run(tf.assign(step, 10000 )) sess.run(tf.assign(v1, 10 )) sess.run(maintain_average) print sess.run([v1, ema.average(v1)]) sess.run(maintain_average) print sess.run([v1, ema.average(v1)])
输出结果如下： 1 2 3 4 5 输出： [0.0 , 0.0 ] [5.0 , 4.5 ] [10.0 , 4.5549998 ] [10.0 , 4.6094499 ]
解释：每次更新完以后，影子变量的值更新，varible的值就是你设定的值。如果在下一次运行这个函数的时候你不在指定新的值，那就不变，影子变量更新。如果指定，那就variable改变，影子变量也改变 8.tf.clip_by_value 将张量中的一个值限制在一个范围之内 如：1 2 a = tf.constant([[1.0 ,2.0 ,3.0 ],[4.0 ,5.0 ,6.0 ]]) print(tf.clip_by_value(a,2.5 ,4.5 ).eval())
输出[[2.5,2.5,3],[4,4.5,4.5]]由此可见小于2.5的换成了2.5，大于4.5的都换成了4.5 Tensor.eval() 和 Operation.run() 方法代替 Session.run()。
9.tf.reduce_mean 指求平均值 如：tf.reduce_mean(([1,2,3],[4,5,6])) 等于：（1+2+3+4+5+6）／6 = 3.5 10.p * tf.log(q) 交叉熵损失函数 H(p,q) = -求和符(p(x)log(q(x)))可以直接用Tensorflow交叉熵函数来计算 p * tf.log(q) 11.tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(y，y_) 直接通过这个公式来实现softmax回归之后的交叉熵损失函数（y指原是神经网络的输出结果，y_指标准答案） 12.tf.reduce_sum 该函数用来求和 13.tf.greater 输入两个张量并比较大小，当维度不同时，进行类似于numpy广播的处理，当第一个参数大于第二个是为True反之为False 14.tf.select ####（目前已经更新为tf.where）第一个参数为选择条件，当满足时使用第二个参数，不满足时返回第三个参数 15.tf.train.AdamOptimizer 该函数来控制学习速度。AdamOptimizer 通过使用动量（参数的移动平均数）来改善传统梯度下降，促进超参数动态调整。 16.tf.contrib.layers.l1_regularize 可以计算解决过拟合化问题的l1正则化项的值 #lambda表示正则化的权重 17.tf.contrib.layers.l2_regularize 可以计算解决过拟合化问题的l2正则化项的值 18.tf.add_to_collection 把变量放入一个集合，把很多变量变成一个列表 19.tf.train.ExpontialMovingAverage 实现滑动平均模型 20.tf.assign(x,y) 将y的值赋值给x 30. 1 2 mnist = input_data.resd_data_sets("文件路径”) mnist.train.next_batch(batch_size) #input_data.resd_data_sets
函数生成的类还提供了mnist.train.next_batch函数，他将从所有的训练数据中读取一小部分作为训练数据batch 31. tf.trainable_variables返回的是需要训练的变量列表 tf.all_variables返回的是所有变量的列表 例如：1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 import tensorflow as tf; import numpy as np; import matplotlib.pyplot as plt; v = tf.Variable(tf.constant(0.0 , shape=[1 ], dtype=tf.float32), name='v' ) v1 = tf.Variable(tf.constant(5 , shape=[1 ], dtype=tf.float32), name='v1' ) global_step = tf.Variable(tf.constant(5 , shape=[1 ], dtype=tf.float32), name='global_step' , trainable=False ) ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(0.99 , global_step) for ele1 in tf.trainable_variables(): print ele1.name for ele2 in tf.all_variables(): print ele2.name
输出结果如下： 1 2 3 4 5 6 输出： v:0 v1:0 v:0 v1:0 global_step:0
分析： 上面得到两个变量，后面的一个得到上三个变量，因为global_step在声明的时候说明不是训练变量，用来关键字trainable=False。
