tensorflow中常量(constant)、变量(Variable)、占位符(placeholder)和张量类型转换reshape()


常量 constant


tf.constant()函数定义:

def constant(value, dtype=None, shape=None, name="Const", verify_shape=False)

  • value: 符合tf中定义的数据类型的常数值或者常数列表;
  • dtype:数据类型,可选;
  • shape:常量的形状,可选;
  • name:常量的名字,可选;
  • verify_shape:常量的形状是否可以被更改,默认不可更改;

constant()函数提供在tensorflow中定义常量(不可更改的张量)的方法。

例如:

tensor_constant1 = tf.constant([1,2,3,4])

得到常数张量[1,2,3,4]。

除了直接赋值以外,tf还提供使用tf.ones()、tf.zeros()等初始化张量的方法。



变量 Variable

tensorflow中的变量是通过Variable类来实现的,类初始化函数为tf.Variable():

def __init__(self,
initial_value=None,
trainable=True,
collections=None,
validate_shape=True,
caching_device=None,
name=None,
variable_def=None,
dtype=None,
expected_shape=None,
import_scope=None)

tensorflow中的可以改变的量包括训练过程中的输入数据,输出数据以及控制从输入到输出的学习机制(具体体现为网络参数),输入输出数据在tf中是用placeholder占位符定义的,tf的学习机制使用变量来表示。

TensorFlow中的变量特指深度学习机制中,控制输入到输出映射的可以变化的数据,这些变化数据随着训练迭代的进行,不断地改变数值,不断优化,使输出的结果越来越接近于正确的结果

例如初始化一个含有100个值为0的一维常量的变量:

w_c1 = Variable(tf.zeros([100]))

占位变量 placeholder


tf.placeholder()函数定义:

def placeholder(dtype, shape=None, name=None)

  • dtype:表示tensorflow中的数据类型,如常用的tf.float32,tf.float64等数值类型;
  • shape:表示数据类型,默认的None是一个一维的数值,shape=[None,5],表示行不定,列是5;
  • name:张量名称;

placeholder()又叫占位符,用于声明一个张量的数据格式,告诉系统这里会有一个这种格式的张量,但是还没有给定具体数值,具体的数值要在正式运行的时候给到。占位变量是一种TensorFlow用来解决读取大量训练数据问题的机制,它允许你现在不用给它赋值,随着训练的开始,再把训练数据传送给训练网络学习。

例如:

X = tf.placeholder(tf.float32, shape = [None, 100 * 100])

以上声明一个张量并赋值给X,数据类型是tf.float32,大小是None*100*100,None表示数量不定,tensorflow会根据运行时候具体情况调整。


张量转换 reshape

tf.reshape()定义:

tf.reshape(tensor, shape, name=None)

  • tensor:张量
  • shape:目标张量的形式
  • name:名称,可选

reshape()的作用是将原始张量转换为参数中shape指定的形式。 

其中shape为一个列表形式,特殊的一点是列表中可以存在-1。-1代表的含义是不用显式指定这一维的大小,函数会自动计算,但列表中只能存在一个-1。

例如:

lable = [1,2,3,4,5,6,7,8]

reshape1 = tf.reshape(lable,shape = [2,-1])

reshape2 = tf.reshape(lable,shape = [2,4])

reshape1和 reshape2等价。

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