常量值函数tf.constant()、tf.zeros()、tf.zeros_like()、tf.ones()、tf.ones_like()、tf.fill()

posted @ 2019-12-25 11:23 nxf_rabbit75 阅读(2827) 评论(0) 编辑收藏举报

分类: TensorFlow

undefined

1.tf.constant

1	`tf.constant(value, dtype=None, shape=None, name='Const')`

参数：

value: 第一个值value是必须的，可以是一个数值，也可以是一个列表。
dtype: 所要创建的tensor的数据类型
shape: 所要创建的tensor的shape
name: (可选)一个该操作的别名.

　　value可以是一个数，也可以是一个list。如果是一个数，那么这个tensor中所有值的按该数来赋值；如果是list, 那么value的长度一定要小于等于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。

举例：

import tensorflow as tf
# import numpy as np
 
a = tf.constant(2,shape=[2])    #一个长为2的list
b = tf.constant(2,shape=[2,2])   #元素都是2的2*2的矩阵
c = tf.constant([1,2,3],shape=[6])   # 后面的元素用3填充
d = tf.constant([1,2,3],shape=[3,2])
 
sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
print('a')
print(sess.run(a),)
print('b')
print(sess.run(b))
print('c')
print(sess.run(c))
print('d')
print(sess.run(d))

2.tf.zeros

1	`tf.zeros(shape, dtype=tf.float32, name=None)`

参数：　　

shape：用于表示维度，通常为一个int32类型数组，或者一个一维(1-D)的tf.int32数字。注意不能直接使用数字
dtype: 所要创建的tensor对象的数据类型
name: (可选)一个该操作的别名

返回：所有参数都为０的tensor对象。

这个操作会返回一个类型为dtype，并且维度为shape的tensor，并且所有的参数均为0。

举例：

import tensorflow as tf
 
a = tf.zeros([2])
b = tf.zeros([2, 3], dtype=tf.int32)
sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
print('a')
print(sess.run(a))
print("b")
print(sess.run(b))

3.tf.zeros_like

1	`tf.zeros_like(tensor, dtype=None, name=None)`

参数：

tensor: tensor对象
dtype: 返回的tensor对象类型，不设置(为空时)时返回类型同参数tensor一致。该参数必须为如下tensorflow类型： float32, float64, int8, int16, int32, int64, uint8以及complex64.
name: （可选）该操作别名.

返回：所有参数为０的tensor对象

举例：

import tensorflow as tf

a = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5, 6], shape=[2, 3])
b = tf.zeros_like(a)
sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
print('a')
print(sess.run(a))
print('b')
print(sess.run(b))

4.tf.ones

tf.ones()与tf.ones_like()和tf.zeros()与tf.zeros_like()类似，故不再赘述

1	`tf.ones(shape, dtype=tf.float32, name=None)`

5.tf.ones_like

1	`tf.ones_like(tensor, dtype=None, name=None)`

6.tf.fill

1	`tf.fill(dims, value, name=None)`

参数:

dims: 类型为int32的tensor对象，用于表示输出的维度(1-D, n-D)，通常为一个int32数组，如：[1], [2,3]等
value: 常量值(字符串，数字等)，该参数用于设置到最终返回的tensor对象值中
name: (可选)当前操作别名

返回：tensor对象，类型和value一致

举例：

import tensorflow as tf
 
a = tf.fill([10], 0)
b = tf.fill([2, 3, 4], 5)
 
sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
print('a')
print(sess.run(a),)
print('b')
print(sess.run(b))