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TensorFlow入門-関数メモ
まずははじめに〜
import tensrflow as tf
sess = tf.Session()
関数はABC順で記録しています!
テンソルの次元間の要素の最大値のインデックスを返す、tf.argmax
単純に要素の最大値を参照したい場合は、tf.reduce_maxを使います。
>>> x = tf.constant([[1.,8.],[2.,1.],[3.,7.]])
>>> sess.run(tf.argmax(x[1]))
0
値を指定したtypeへ変換する、tf.cast()
>>>x = tf.constant([16.1,10.4,0.9],dtype=tf.float32)
>>>sess.run(tf.cast(x,tf.int32))#整数へ変換
array([16, 10, 0], dtype=int32)
>>> sess.run(tf.cast(x,tf.bool))#真偽値へ変換
array([ True, True, True])
>>> x = tf.constant([ False, True, True])#真偽値から変換
>>> sess.run(tf.cast(x,tf.float32))#浮動小数点へ
array([0., 1., 1.], dtype=float32)
条件分岐したい、tf.cond()
ふたつの要素が同じかどうかbool値で返す、tf.equal()
>>>a = 1
>>>b = 1
>>>c = 2
>>>sess.run(tf.equal(a,b))
True
>>>sess.run(tf.equal(a,c))
False
テンソルの形状に1の次元を挿入する、tf.expand_dims
第一引数に変数や定数を、第二引数には次元を挿入する箇所(インデックス)を指定
>>> a = tf.constant(0.,shape=[2,3])
>>> a
>>> tf.expand_dims(a,0)
>>> a
>>> b = tf.expand_dims(a,2)
>>> b
>>> sess.run(b)
array([[[0.],
[0.],
[0.]],
[[0.],
[0.],
[0.]]], dtype=float32)
>>> sess.run(a)
array([[0., 0., 0.],
[0., 0., 0.]], dtype=float32)
なんだかよく分かりませんね…
ちなみに、tf.squeeze()が反対のような働きをしてくれます。
逆行列の計算、tf.matrix_inverse
テンソルの次元間の要素の最大値を返す、tf.reduce_max
こちらは、最大値を返します。インデックスを参照したい場合はtf.argmaxを使います。
>>> x = tf.constant([[1.,8.],[2.,3.],[3.,7.]])
>>> sess.run(tf.reduce_max(x))
8.0
>>> sess.run(tf.reduce_max(x[1]))
3.0
合計値の平均をとる、tf.reduce_mean
>>>x = tf.constant([[1.,8.],[2.,3.],[3.,7.]])
>>>sess.run(tf.reduce_mean(x))
4.0
テンソルの形(shape)から1を削除,tf.squeeze()
>>> a = tf.constant(3.,shape=[1,2,2,1])
>>> a
>>> sess.run(a)
array([[[[3.],
[3.]],
[[3.],
[3.]]]], dtype=float32)
>>> b = tf.squeeze(a)
>>> b
>>> sess.run(b)
array([[3., 3.],
[3., 3.]], dtype=float32)
すべての要素がゼロに設定されたテンソルを作成する、tf.zeros()
>>>zero_tsr = tf.zeros([3,3])
>>>zero_tsr
>>>sess.run(zero_tsr)
array([[0., 0., 0.],
[0., 0., 0.],
[0., 0., 0.]], dtype=float32)
TensorFlowについてとても分かりやすかったブログ
グラフの出力、表示
![](https://qiita-user-contents.imgix.net/https%3A%2F%2Fcdn.qiita.com%2Fassets%2Fpublic%2Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png?ixlib=rb-4.0.0&w=1200&mark64=aHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JUUzJTgwJTkwVGVuc29yQm9hcmQlRTUlODUlQTUlRTklOTYlODAlRTMlODAlOTFUZW5zb3JGbG93JUU1JTg3JUE2JUU3JTkwJTg2JUUzJTgyJTkyJUU4JUE2JThCJUUzJTgxJTg4JUUzJTgyJThCJUU1JThDJTk2JUUzJTgxJTk3JUUzJTgxJUE2JUU3JTkwJTg2JUU4JUE3JUEzJUUzJTgyJTkyJUU2JUI3JUIxJUUzJTgyJTgxJUUzJTgyJThCJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmcz02ZDgyNDQ0Mjc1MTk2ZjYxMDlmNDU3YzQzNTgzNTY4NA&mark-x=142&mark-y=57&blend64=aHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBGdWt1aGFyYVlvaGVpJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz1kYjYyZWY3Y2YwMTczYjVhNDVkOGYzMTJjNDFiM2QwYg&blend-x=142&blend-y=486&blend-mode=normal&s=36221731e4a347f7c25c0616f1b932be)
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