『TensorFlow』函数查询列表_数值计算
基本算术运算
| 操作 | 描述 |
|---|---|
| tf.add(x, y, name=None) | 求和 |
| tf.sub(x, y, name=None) | 减法 |
| tf.mul(x, y, name=None) | 乘法 |
| tf.div(x, y, name=None) | 除法 |
| tf.mod(x, y, name=None) | 取模 |
| tf.abs(x, name=None) | 求绝对值 |
| tf.neg(x, name=None) | 取负 (y = -x). |
| tf.sign(x, name=None) | 返回符号 y = sign(x) = -1 if x < 0; 0 if x == 0; 1 if x > 0. |
| tf.inv(x, name=None) | 取反 |
| tf.square(x, name=None) | 计算平方 (y = x * x = x^2). |
| tf.round(x, name=None) | 舍入最接近的整数 # ‘a’ is [0.9, 2.5, 2.3, -4.4] tf.round(a) ==> [ 1.0, 3.0, 2.0, -4.0 ] |
| tf.sqrt(x, name=None) | 开根号 (y = \sqrt{x} = x^{1/2}). |
| tf.pow(x, y, name=None) | 幂次方 # tensor ‘x’ is [[2, 2], [3, 3]] # tensor ‘y’ is [[8, 16], [2, 3]] tf.pow(x, y) ==> [[256, 65536], [9, 27]] |
| tf.exp(x, name=None) | 计算e的次方 |
| tf.log(x, name=None) | 计算log，一个输入计算e的ln，两输入以第二输入为底 |
| tf.maximum(x, y, name=None) | 返回最大值 (x > y ? x : y) |
| tf.minimum(x, y, name=None) | 返回最小值 (x < y ? x : y) |
| tf.cos(x, name=None) | 三角函数cosine |
| tf.sin(x, name=None) | 三角函数sine |
| tf.tan(x, name=None) | 三角函数tan |
| tf.atan(x, name=None) | 三角函数ctan |
矩阵运算
| 操作 | 描述 |
|---|---|
| tf.diag(diagonal, name=None) | 返回一个给定对角值的对角tensor # ‘diagonal’ is [1, 2, 3, 4] tf.diag(diagonal) ==> [[1, 0, 0, 0] [0, 2, 0, 0] [0, 0, 3, 0] [0, 0, 0, 4]] |
| tf.diag_part(input, name=None) | 功能与上面相反 |
| tf.trace(x, name=None) | 求一个2维tensor足迹，即对角值diagonal之和 |
| tf.transpose(a, perm=None, name=’transpose’) | 调换tensor的维度顺序 按照列表perm的维度排列调换tensor顺序， 如为定义，则perm为(n-1…0) # ‘x’ is [[1 2 3],[4 5 6]] tf.transpose(x) ==> [[1 4], [2 5],[3 6]] # Equivalently tf.transpose(x, perm=[1, 0]) ==> [[1 4],[2 5], [3 6]] |
| tf.matmul(a, b, transpose_a=False, transpose_b=False, a_is_sparse=False, b_is_sparse=False, name=None) |
矩阵相乘 |
| tf.matrix_determinant(input, name=None) | 返回方阵的行列式 |
| tf.matrix_inverse(input, adjoint=None, name=None) | 求方阵的逆矩阵，adjoint为True时，计算输入共轭矩阵的逆矩阵 |
| tf.cholesky(input, name=None) | 对输入方阵cholesky分解， 即把一个对称正定的矩阵表示成一个下三角矩阵L和其转置的乘积的分解A=LL^T |
| tf.matrix_solve(matrix, rhs, adjoint=None, name=None) | 求解tf.matrix_solve(matrix, rhs, adjoint=None, name=None) matrix为方阵shape为[M,M],rhs的shape为[M,K]，output为[M,K] |
复数操作
| 操作 | 描述 |
|---|---|
| tf.complex(real, imag, name=None) | 将两实数转换为复数形式 # tensor ‘real’ is [2.25, 3.25] # tensor imag is [4.75, 5.75]tf.complex(real, imag) ==> [[2.25 + 4.75j], [3.25 + 5.75j]] |
| tf.complex_abs(x, name=None) | 计算复数的绝对值，即长度。 # tensor ‘x’ is [[-2.25 + 4.75j], [-3.25 + 5.75j]] tf.complex_abs(x) ==> [5.25594902, 6.60492229] |
| tf.conj(input, name=None) | 计算共轭复数 |
| tf.imag(input, name=None) tf.real(input, name=None) |
提取复数的虚部和实部 |
| tf.fft(input, name=None) | 计算一维的离散傅里叶变换，输入数据类型为complex64 |
归约计算(Reduction)
| 操作 | 描述 |
|---|---|
| tf.reduce_sum(input_tensor, reduction_indices=None, keep_dims=False, name=None) |
计算输入tensor元素的和，或者安照reduction_indices指定的轴进行求和 # ‘x’ is [[1, 1, 1] # [1, 1, 1]] tf.reduce_sum(x) ==> 6 tf.reduce_sum(x, 0) ==> [2, 2, 2] tf.reduce_sum(x, 1) ==> [3, 3] tf.reduce_sum(x, 1, keep_dims=True) ==> [[3], [3]] tf.reduce_sum(x, [0, 1]) ==> 6 |
| tf.reduce_prod(input_tensor, reduction_indices=None, keep_dims=False, name=None) |
计算输入tensor元素的乘积，或者安照reduction_indices指定的轴进行求乘积 |
| tf.reduce_min(input_tensor, reduction_indices=None, keep_dims=False, name=None) |
求tensor中最小值 |
| tf.reduce_max(input_tensor, reduction_indices=None, keep_dims=False, name=None) |
求tensor中最大值 |
| tf.reduce_mean(input_tensor, reduction_indices=None, keep_dims=False, name=None) |
求tensor中平均值 |
| tf.reduce_all(input_tensor, reduction_indices=None, keep_dims=False, name=None) |
对tensor中各个元素求逻辑’与’ # ‘x’ is # [[True, True] # [False, False]] tf.reduce_all(x) ==> False tf.reduce_all(x, 0) ==> [False, False] tf.reduce_all(x, 1) ==> [True, False] |
| tf.reduce_any(input_tensor, reduction_indices=None, keep_dims=False, name=None) |
对tensor中各个元素求逻辑’或’ |
| tf.accumulate_n(inputs, shape=None, tensor_dtype=None, name=None) |
计算一系列tensor的和 # tensor ‘a’ is [[1, 2], [3, 4]] # tensor b is [[5, 0], [0, 6]]tf.accumulate_n([a, b, a]) ==> [[7, 4], [6, 14]] |
| tf.cumsum(x, axis=0, exclusive=False, reverse=False, name=None) |
求累积和 tf.cumsum([a, b, c]) ==> [a, a + b, a + b + c] tf.cumsum([a, b, c], exclusive=True) ==> [0, a, a + b] tf.cumsum([a, b, c], reverse=True) ==> [a + b + c, b + c, c] tf.cumsum([a, b, c], exclusive=True, reverse=True) ==> [b + c, c, 0] |
序列比较与索引提取(Sequence Comparison and Indexing)
| 操作 | 描述 |
|---|---|
| tf.argmin(input, dimension, name=None) | 返回input最小值的索引index |
| tf.argmax(input, dimension, name=None) | 返回input最大值的索引index |
| tf.listdiff(x, y, name=None) | 返回x，y中不同值的索引 |
| tf.where(input, name=None) | 返回bool型tensor中为True的位置 # ‘input’ tensor is #[[True, False] #[True, False]] # ‘input’ 有两个’True’,那么输出两个坐标值. # ‘input’的rank为2, 所以每个坐标为具有两个维度. where(input) ==> [[0, 0], [1, 0]] |
| tf.unique(x, name=None) | 返回一个元组tuple(y,idx)，y为x的列表的唯一化数据列表， idx为x数据对应y元素的index # tensor ‘x’ is [1, 1, 2, 4, 4, 4, 7, 8, 8] y, idx = unique(x) y ==> [1, 2, 4, 7, 8] idx ==> [0, 0, 1, 2, 2, 2, 3, 4, 4] |
| tf.invert_permutation(x, name=None) | 置换x数据与索引的关系 # tensor x is [3, 4, 0, 2, 1]invert_permutation(x) ==> [2, 4, 3, 0, 1] |
