TensorFlow基础中的常量是什么

发布时间：2021-12-10 10:44:42 阅读：185 作者：柒染栏目：大数据

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TensorFlow基础中的常量是什么，相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。

下面介绍TensorFlow中与常量相关的几个函数：

tf.constant #常量张量
tf.convert_to_tensor #转换成张量
tf.range #整数等差
tf.linspace #线性等分
tf.random.uniform # 均匀分布
tf.random.normal #正态分布

示范1：

import numpy as npimport tensorflow as tfg = tf.Graph()with g.as_default():    #  tf.constant可以创建一个常量张量    a = tf.constant([1,2,3],dtype = tf.int32)    # tf.convert_to_tensor有类似作用    # 可以将Python列表或者numpy数组转换成常量张量    b = tf.convert_to_tensor([1,2,3], preferred_dtype =tf.float32)with tf.Session(graph = g) as sess:    print(sess.run({'a':a,'b':b}))

输出结果如下：

TensorFlow基础中的常量是什么

示范2：

import tensorflow as tfg = tf.Graph()with g.as_default():    # tf.range 创建整数等差数列    # 使用语法为tf.range(start, limit=None, delta=1)    c = tf.range(1,12,2)    # tf.linspace 为线性等分函数，创建浮点数等差数列    # 使用语法为tf.linspace(start, stop, num)    d = tf.linspace(0.0,1.0,9)with tf.Session(graph = g) as sess:    print(sess.run({'c':c}))    print(sess.run({'d':d}))

输出结果如下：

TensorFlow基础中的常量是什么

示范3：

import tensorflow as tfg = tf.Graph()with g.as_default():    # tf.random.uniform创建元素值均匀分布的张量    u = tf.random.uniform(shape=[3,3],minval=0,maxval=5,dtype=tf.int32)    # tf.random.normal创建元素值正态分布的张量    v = tf.random.normal(shape=[6],mean= 0.0,stddev=1.0,dtype=tf.float32)with tf.Session(graph = g) as sess:    print('u=\n',sess.run(u))    print('v=\n',sess.run(v))

输出结果如下：

TensorFlow基础中的常量是什么

此外，有许多与numpy中类似的函数也可以用来创建常量张量。

例如 tf.zeros，tf.ones，tf.zeros_like，tf.diag ...

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