TensorFlow参数说明（一）

本篇介绍函数包括：
tf.conv2d
tf.nn.relu
tf.nn.max_pool  
tf.nn.droupout
tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits
tf.truncated_normal
tf.constant  
tf.placeholder  
tf.nn.bias_add  
tf.reduce_mean  
tf.squared_difference  
tf.square  tf.Variable

 

tf.nn.conv2d

conv2d(
    input,
    filter,
    strides,
    padding,
    use_cudnn_on_gpu=True,
    data_format='NHWC',
    name=None
)

参数列表：

参数名	必选	类型	说明
input	是	tensor	是一个 4 维的 tensor，即 [ batch, in_height, in_width, in_channels ]（若 input 是图像，[ 训练时一个 batch 的图片数量, 图片高度, 图片宽度, 图像通道数 ]）
filter	是	tensor	是一个 4 维的 tensor，即 [ filter_height, filter_width, in_channels, out_channels ]（若 input 是图像，[ 卷积核的高度，卷积核的宽度，图像通道数，卷积核个数 ]）,filter 的 in_channels 必须和 input 的 in_channels 相等
strides	是	列表	长度为 4 的 list，卷积时候在 input 上每一维的步长，一般 strides[0] = strides[3] = 1
padding	是	string	只能为 " VALID "，" SAME " 中之一，这个值决定了不同的卷积方式。VALID 丢弃方式；SAME：补全方式
use_cudnn_on_gpu	否	bool	是否使用 cudnn 加速，默认为 true
data_format	否	string	只能是 " NHWC ", " NCHW "，默认 " NHWC "
name	否	string	运算名称

 

 

 tf.nn.relu：

relu(
    features,
    name=None
)

 

功能说明：

relu激活函数可以参考 CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition

参数列表：

参数名	必选	类型	说明
features	是	tensor	是以下类型float32, float64, int32, int64, uint8, int16, int8, uint16, half
name	否	string	运算名称

 

 

tf.nn.max_pool

max_pool(
    value,
    ksize,
    strides,
    padding,
    data_format='NHWC',
    name=None
)

功能说明：

池化的原理可参考 CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition

参数列表：

参数名	必选	类型	说明
value	是	tensor	4 维的张量，即 [ batch, height, width, channels ]，数据类型为 tf.float32
ksize	是	列表	池化窗口的大小，长度为 4 的 list，一般是 [1, height, width, 1]，因为不在 batch 和 channels 上做池化，所以第一个和最后一个维度为 1
strides	是	列表	池化窗口在每一个维度上的步长，一般 strides[0] = strides[3] = 1
padding	是	string	只能为 " VALID "，" SAME " 中之一，这个值决定了不同的池化方式。VALID 丢弃方式；SAME：补全方式
data_format	否	string	只能是 " NHWC ", " NCHW "，默认" NHWC "
name	否	string	运算名称

 

 

tf.nn.dropout

dropout(
    x,
    keep_prob,
    noise_shape=None,
    seed=None,
    name=None
)

 

功能说明：

原理可参考 CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition

参数列表：

参数名	必选	类型	说明
x	是	tensor	输出元素是 x 中的元素以 keep_prob 概率除以 keep_prob，否则为 0
keep_prob	是	scalar Tensor	dropout 的概率，一般是占位符
noise_shape	否	tensor	默认情况下，每个元素是否 dropout 是相互独立。如果指定 noise_shape，若 noise_shape[i] == shape(x)[i]，该维度的元素是否 dropout 是相互独立，若 noise_shape[i] != shape(x)[i] 该维度元素是否 dropout 不相互独立，要么一起 dropout 要么一起保留
seed	否	数值	如果指定该值，每次 dropout 结果相同
name	否	string	运算名称

 

tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits

sigmoid_cross_entropy_with_logits(
    _sentinel=None,
    labels=None,
    logits=None,
    name=None
)

功能说明：

先对 logits 通过 sigmoid 计算，再计算交叉熵，交叉熵代价函数可以参考 CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition

参数列表：

参数名	必选	类型	说明
_sentinel	否	None	没有使用的参数
labels	否	Tensor	type, shape 与 logits相同
logits	否	Tensor	type 是 float32 或者 float64
name	否	string	运算名称

 

 

tf.truncated_normal

truncated_normal(
    shape,
    mean=0.0,
    stddev=1.0,
    dtype=tf.float32,
    seed=None,
    name=None
)

 

功能说明：

产生截断正态分布随机数，取值范围为 [ mean - 2 * stddev, mean + 2 * stddev ]。

参数列表：

参数名	必选	类型	说明
shape	是	1 维整形张量或 array	输出张量的维度
mean	否	0 维张量或数值	均值
stddev	否	0 维张量或数值	标准差
dtype	否	dtype	输出类型
seed	否	数值	随机种子，若 seed 赋值，每次产生相同随机数
name	否	string	运算名称

 

tf.constant

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

功能说明：

根据 value 的值生成一个 shape 维度的常量张量

参数列表：

参数名	必选	类型	说明
value	是	常量数值或者 list	输出张量的值
dtype	否	dtype	输出张量元素类型
shape	否	1 维整形张量或 array	输出张量的维度
name	否	string	张量名称
verify_shape	否	Boolean	检测 shape 是否和 value 的 shape 一致，若为 Fasle，不一致时，会用最后一个元素将 shape 补全

 

 

tf.placeholder

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

功能说明：

是一种占位符，在执行时候需要为其提供数据

参数列表：

参数名	必选	类型	说明
dtype	是	dtype	占位符数据类型
shape	否	1 维整形张量或 array	占位符维度
name	否	string	占位符名称

 

 

tf.nn.bias_add

bias_add(
    value,
    bias,
    data_format=None,
    name=None
)

功能说明：

将偏差项 bias 加到 value 上面，可以看做是 tf.add 的一个特例，其中 bias 必须是一维的，并且维度和 value 的最后一维相同，数据类型必须和 value 相同。

参数列表：

参数名	必选	类型	说明
value	是	张量	数据类型为 float, double, int64, int32, uint8, int16, int8, complex64, or complex128
bias	是	1 维张量	维度必须和 value 最后一维维度相等
data_format	否	string	数据格式，支持 ' NHWC ' 和 ' NCHW '
name	否	string	运算名称

 

 

tf.reduce_mean

reduce_mean(
    input_tensor,
    axis=None,
    keep_dims=False,
    name=None,
    reduction_indices=None
)

功能说明：

计算张量 input_tensor 平均值

参数列表：

参数名	必选	类型	说明
input_tensor	是	张量	输入待求平均值的张量
axis	否	None、0、1	None：全局求平均值；0：求每一列平均值；1：求每一行平均值
keep_dims	否	Boolean	保留原来的维度(例如不会从二维矩阵降为一维向量)
name	否	string	运算名称
reduction_indices	否	None	和 axis 等价，被弃用

 

 

 

tf.squared_difference

squared_difference(
    x,
    y,
    name=None
)

功能说明：

计算张量 x、y 对应元素差平方

参数列表：

参数名	必选	类型	说明
x	是	张量	是 half, float32, float64, int32, int64, complex64, complex128 其中一种类型
y	是	张量	是 half, float32, float64, int32, int64, complex64, complex128 其中一种类型
name	否	string	运算名称

 

 

tf.square

square(
    x,
    name=None
)

功能说明：

计算张量对应元素平方

参数列表：

参数名	必选	类型	说明
x	是	张量	是 half, float32, float64, int32, int64, complex64, complex128 其中一种类型
name	否	string	运算名称

 

 

tf.Variable

__init__(
    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
)

功能说明：

维护图在执行过程中的状态信息，例如神经网络权重值的变化。

参数列表：

参数名	类型	说明
initial_value	张量	Variable 类的初始值，这个变量必须指定 shape 信息，否则后面 validate_shape 需设为 False
trainable	Boolean	是否把变量添加到 collection GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES 中（collection 是一种全局存储，不受变量名生存空间影响，一处保存，到处可取）
collections	Graph collections	全局存储，默认是 GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES
validate_shape	Boolean	是否允许被未知维度的 initial_value 初始化
caching_device	string	指明哪个 device 用来缓存变量
name	string	变量名
dtype	dtype	如果被设置，初始化的值就会按照这个类型初始化
expected_shape	TensorShape	要是设置了，那么初始的值会是这种维度