Tensorflow的常用矩陣生成方式

更新時(shí)間：2020年01月04日 14:27:21 作者：windows2

今天小編就為大家分享一篇Tensorflow的常用矩陣生成方式，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧

我就廢話不多說(shuō)了，直接上代碼吧！

#全0和全1矩陣

v1 = tf.Variable(tf.zeros([3,3,3]), name="v1") 

v2 = tf.Variable(tf.ones([10,5]), name="v2") 
 
#填充單值矩陣 
v3 = tf.Variable(tf.fill([2,3], 9)) 

 
#常量矩陣 
v4_1 = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]) 
v4_2 = tf.constant(-1.0, shape=[2, 3]) 


# 和v4_1形狀一樣的全1或全0矩陣

v5_1=tf.ones_like(v4_1)

v5_2=tf.zeros_like(v4_1) 


#生成等差數(shù)列 
v6_1 = tf.linspace(10.0, 12.0, 30, name="linspace")#float32 or float64 
v7_1 = tf.range(10, 20, 3)#just int32 
 
#生成各種隨機(jī)數(shù)據(jù)矩陣 

#平均分布

v8_1 = tf.Variable(tf.random_uniform([2,4], minval=0.0, maxval=2.0, dtype=tf.float32, seed=1234, name="v8_1")) 
#正態(tài)分布

v8_2 = tf.Variable(tf.random_normal([2,3], mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=1234, name="v8_2")) 

#正態(tài)分布,但是去掉2sigma外的數(shù)字

v8_3 = tf.Variable(tf.truncated_normal([2,3], mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=1234, name="v8_3")) 

#把這3個(gè)行重排列
v8_5 = tf.random_shuffle([[1,2,3],[4,5,6],[6,6,6]], seed=134, name="v8_5")

以上都是計(jì)算圖中的變量,需要sess.run()以后才能成為真正的數(shù)據(jù)

存取方式是：

np.save("v1.npy",sess.run(v1))#numpy save v1 as file 
test_a = np.load("v1.npy") 
print test_a[1,2]

這篇Tensorflow的常用矩陣生成方式就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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