TensorFlow人工智能學(xué)習(xí)創(chuàng)建數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)示例詳解
一、數(shù)據(jù)創(chuàng)建
1.tf.constant()
創(chuàng)建自定義類型，自定義形狀的數(shù)據(jù)，但不能創(chuàng)建類似于下面In [59]這樣的，無法解釋的數(shù)據(jù)。
2.tf.convert_to_tensor()
可以把numpy以及List類型的數(shù)據(jù)直接轉(zhuǎn)換為tensor
3.tf.zeros()
和常用的方式一樣，傳入包含中括號的shape即可。
tf.zeros_like和pytorch功能一樣，傳入有某個shape的數(shù)據(jù)，會生成和那個shape一樣的zeros數(shù)據(jù)。tf.ones, tf.ones_like和你想的一樣。
4.tf.fill()
生成指定形狀的，所有內(nèi)容都一樣的數(shù)據(jù)，前面shape，后面參數(shù)是填充的內(nèi)容。
二、數(shù)據(jù)隨機(jī)初始化
①tf.random.normal()
正態(tài)分布，傳入形狀，可指定均值方差。
②tf.random.truncated_normal()
裁剪過后的數(shù)據(jù)，裁去了前后分布太少的數(shù)據(jù)，只從中間數(shù)據(jù)多的地方取數(shù)據(jù)，同樣可以指定均值方差。
③tf.random.uniform()
均勻分布初始化，形狀，最小值，最大值
④tf.random.shuffle()
隨機(jī)打散，可以打散一個索引順序，通過tf.gather去對應(yīng)，這樣可以實(shí)現(xiàn)兩個同樣行數(shù)的數(shù)據(jù)，進(jìn)行索引一一對應(yīng)的隨機(jī)打散。
以上就是TensorFlow人工智能學(xué)習(xí)創(chuàng)建數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)示例詳解的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于TensorFlow人工智能的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
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