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TensorFlow

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TensorFlow是一个开源软件库，用于各种机器学习与数据处理任务。TensorFlow最初由谷歌公司的大脑团队开发，用于Google的研究和生产，于2015年11月9日在Apache 2.0开源许可证下发布。

在Python中需要首先导入包： 

import tensorflow as tf

概念

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  • TensorFlow是采用数据流图（data flow graphs）来描述了计算的过程。
  • 图中的节点（Nodes）被称之为 op (operation 的缩写)，用来表示施加的计算任务，但也可以表示数据输入（feed in）的起点/输出（push out）的终点，或者是读取/写入持久变量（persistent variable）的终点。一个 op 获得 0 个或多个 tensor，执行计算产生 0 个或多个张量tensor，每个tensor是一个类型化的多维数组。
    • 源 op (source op)不需要任何输入，例如 常量 (Constant)。
  • 线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组（即张量）。在Python中，节点赋值给一个名字，该名字对应的类型为ensorflow.python.framework.ops.Tensor，即表示这个节点输出的张量。一旦输入端的所有张量准备好，节点将被分配到各种计算设备完成异步并行计算。
  • 为了进行计算，图必须在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行。Session 将图的 op 分发到诸如 CPU 或 GPU 之类的设备上，同时提供执行 op 的方法。这些方法执行后，将产生的 tensor 返回。
  • 变量 (Variable) 用于维护状态
  • feed机制可以用一个 tensor 值临时替换图中的任意节点的输出tensor；还可以直接插入一个 tensor。feed数据作为 Session 对象的run() 调用的参数。feed 只在调用它的方法内有效，方法结束，feed 就会消失。
  • fetch：为了取回操作的输出内容，使用 Session 对象的 run() 调用执行图时，传入一些（节点的输出）tensor，，则run()返回其计算结果。在 Python 语言中, tf.Session的run返回的tensor是 numpy.ndarray 对象；在 C 和 C++ 语言中，返回的 tensor 是 tensorflow::Tensor 实例。Session需要close()释放。

交互式运行环境

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可以使用 InteractiveSession 代替 Session 类，使用 Tensor.eval() 和 Operation.run() 方法代替 Session.run(). 

# 进入一个交互式 TensorFlow 会话.
import tensorflow as tf
sess = tf.InteractiveSession()

x = tf.Variable([1.0, 2.0])
a = tf.constant([3.0, 3.0])

# 使用初始化器 initializer op 的 run() 方法初始化 'x' 
x.initializer.run()

# 增加一个减法 sub op, 从 'x' 减去 'a'. 运行减法 op, 输出结果 
sub = tf.subtract(x, a)
print (sub.eval())

TensorBoard可视化数据流图

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import tensorflow as tf

a = tf.constant(2, name="a")
b = tf.constant(2, name="b")
x = tf.add(a, b, name="add") 
with tf.Session() as sess:
    writer = tf.summary.FileWriter('D:\\tmp', sess.graph) # if you prefer creating your writer using session's graph
    print(sess.run(x))
    writer.close()

然后在cmd运行程序 

$ python3 [my_program.py] 
$ tensorboard --logdir="\tmp" --port 6006

在浏览器打开 

http://ThisComputerName:6006/

成员函数

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常量

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num = tf.constant(2, name="num")

# constant of 1d tensor (vector)
a = tf.constant([2, 2], name="vector")

# constant of 2x2 tensor (matrix)
b = tf.constant([[0, 1], [2, 3]], name="matrix")

# create a tensor of shape and all elements are zeros
tf.zeros([2, 3], tf.int32) ==> [[0, 0, 0], [0, 0, 0]]

# create a tensor of shape and type (unless type is specified) as the input_tensor but all elements are zeros. input_tensor [[0, 1], [2, 3], [4, 5]]
tf.zeros_like(input_tensor) ==> [[0, 0], [0, 0], [0, 0]]

# create a tensor of shape and all elements are ones
tf.ones([2, 3], tf.int32) ==> [[1, 1, 1], [1, 1, 1]]

# input_tensor is [[0, 1], [2, 3], [4, 5]]
tf.ones_like(input_tensor) ==> [[1, 1], [1, 1], [1, 1]]

# create a tensor filled with a scalar value.
tf.fill([2, 3], 8) ==> [[8, 8, 8], [8, 8, 8]]

#tf.lin_space(start, stop, num, name=None)
# create a sequence of num evenly-spaced values are generated beginning at start. If num > 1, the values in the sequence increase by (stop - start) / (num - 1), so that the last one is exactly stop. comparable to but slightly different from numpy.linspace
tf.lin_space(10.0, 13.0, 4, name="linspace") ==> [10.0 11.0 12.0 13.0]

#tf.range([start], limit=None, delta=1, dtype=None, name='range')
# create a sequence of numbers that begins at start and extends by increments of delta up to but not including limit. slight different from range in Python
# 'start' is 3, 'limit' is 18, 'delta' is 3
tf.range(start, limit, delta) ==> [3, 6, 9, 12, 15]
# 'start' is 3, 'limit' is 1,  'delta' is -0.5
tf.range(start, limit, delta) ==> [3, 2.5, 2, 1.5]
# 'limit' is 5
tf.range(limit) ==> [0, 1, 2, 3, 4]

不像Numpy或者Python其他序列，TensorFlow序列不能迭代 

for _ in np.linspace(0, 10, 4): # OK
for _ in tf.linspace(0.0, 10.0, 4): # TypeError: 'Tensor' object is not iterable.
for _ in range(4): # OK
for _ in tf.range(4): # TypeError: 'Tensor' object is not iterable.

生成随机常量：

  • tf.random_normal
  • tf.truncated_normal
  • tf.random_uniform
  • tf.random_shuffle
  • tf.random_crop
  • tf.multinomial
  • tf.random_gamma
  • tf.set_random_seed

变量

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  • tf.Variable(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) 如果检测到命名冲突，系统会自己处理。 每次都创建新对象
  • tf.get_variable(name, shape=None, dtype=None, initializer=None, regularizer=None, trainable=True, collections=None, caching_device=None, partitioner=None, validate_shape=True, custom_getter=None) 如果检测到命名冲突，系统会报错。因而，需要跨作用域共享变量的时候，应该使用tf.get_variable()
  • tf.global_variables_initializer 初始化全局变量

tf.assign(variableName,value) 赋值给变量

数学运算

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各种除法 

import tensorflow as tf
a = tf.constant([2, 2], name='a')
b = tf.constant([[0, 1], [2, 3]], name='b')
with tf.Session() as sess:
   #print(sess.run(tf.div(b, a)))             #  ⇒ [[0 0] [1 1]] 过时了
   print(sess.run(tf.divide(b, a)))          #  ⇒ [[0. 0.5] [1. 1.5]]
   print(sess.run(tf.truediv(b, a)))         #  ⇒ [[0. 0.5] [1. 1.5]]
   print(sess.run(tf.floordiv(b, a)))        #  ⇒ [[0 0] [1 1]]
   #print(sess.run(tf.realdiv(b, a)))         #  ⇒ # Error: only works for real values
   print(sess.run(tf.truncatediv(b, a)))     #  ⇒ [[0 0] [1 1]]
   print(sess.run(tf.floor_div(b, a)))       #  ⇒ [[0 0] [1 1]]
tf.add(x, y, name=None) 求和
tf.sub(x, y, name=None) 减法
tf.mul(x, y, name=None) 乘法
tf.div(x, y, name=None) 除法
tf.mod(x, y, name=None) 取模
tf.abs(x, name=None) 求绝对值
tf.neg(x, name=None) 取负 (y = -x).
tf.sign(x, name=None) 返回符号 y = sign(x) = -1 if x < 0; 0 if x == 0; 1 if x > 0.
tf.inv(x, name=None) 取反
tf.square(x, name=None) 计算平方 (y = x * x = x^2).
tf.round(x, name=None) 舍入最接近的整数 # ‘a’is [0.9, 2.5, 2.3, -4.4]， tf.round(a)则[ 1.0, 3.0, 2.0, -4.0 ]
tf.sqrt(x, name=None) 开根号 (y = \sqrt{x} = x^{1/2}).
tf.pow(x, y, name=None) 幂次方
  1. tensor ‘x’ is [[2, 2], [3, 3]]
  2. tensor ‘y’ is [[8, 16], [2, 3]]

tf.pow(x, y) 则 [[256, 65536], [9, 27]]

tf.exp(x, name=None) 计算e的次方
tf.log(x, name=None) 计算log，一个输入计算e的ln，两各输入以第二输入为基
tf.maximum(x, y, name=None) 返回最大值 (x > y ? x : y)
tf.minimum(x, y, name=None) 返回最小值 (x < y ? x : y)
tf.cos(x, name=None) 三角函数cosine
tf.sin(x, name=None) 三角函数sine
tf.tan(x, name=None) 三角函数tan
tf.atan(x, name=None) 三角函数ctan

数据类型转换Casting

操作 描述
tf.string_to_number(string_tensor, out_type=None, name=None) 字符串转为数字
tf.to_double(x, name=’ToDouble’) 转为64位浮点类型–float64
tf.to_float(x, name=’ToFloat’) 转为32位浮点类型–float32
tf.to_int32(x, name=’ToInt32’) 转为32位整型–int32
tf.to_int64(x, name=’ToInt64’) 转为64位整型–int64
tf.cast(x, dtype, name=None) 将x或者x.values转换为dtype
  1. tensor a is [1.8, 2.2], tf.cast(a, tf.int32) ==> [1, 2] # dtype=tf.int32

形状操作Shapes and Shaping

操作 描述
tf.shape(input, name=None) 返回数据的shape
  1. ‘t’ is [[[1, 1, 1], [2, 2, 2]], [[3, 3, 3], [4, 4, 4]]]

shape(t) ==> [2, 2, 3]

tf.size(input, name=None) 返回数据的元素数量
  1. ‘t’ is [[[1, 1, 1], [2, 2, 2]], [[3, 3, 3], [4, 4, 4]]]]

size(t) ==> 12

tf.rank(input, name=None) 返回tensor的rank

注意：此rank不同于矩阵的rank， tensor的rank表示一个tensor需要的索引数目来唯一表示任何一个元素 也就是通常所说的 “order”, “degree”或”ndims”

  1. ’t’ is [[[1, 1, 1], [2, 2, 2]], [[3, 3, 3], [4, 4, 4]]]
  2. shape of tensor ‘t’ is [2, 2, 3]

rank(t) ==> 3 tf.reshape(tensor, shape, name=None) 改变tensor的形状

  1. tensor ‘t’ is [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
  2. tensor ‘t’ has shape [9]

reshape(t, [3, 3]) ==> [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

  1. 如果shape有元素[-1],表示在该维度打平至一维
  2. -1 将自动推导得为 9:

reshape(t, [2, -1]) ==> [[1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3], [4, 4, 4, 5, 5, 5, 6, 6, 6]] tf.expand_dims(input, dim, name=None) 插入维度1进入一个tensor中

  1. 该操作要求-1-input.dims()
  2. ‘t’ is a tensor of shape [2]

shape(expand_dims(t, 0)) ==> [1, 2] shape(expand_dims(t, 1)) ==> [2, 1] shape(expand_dims(t, -1)) ==> [2, 1] <= dim <= input.dims() 

   切片与合并（Slicing and Joining）

操作 描述 tf.slice(input_, begin, size, name=None) 对tensor进行切片操作 其中size[i] = input.dim_size(i) - begin[i] 该操作要求 0 <= begin[i] <= begin[i] + size[i] <= Di for i in [0, n]

  1. ’input’ is
  2. [[[1, 1, 1], [2, 2, 2]],[[3, 3, 3], [4, 4, 4]],[[5, 5, 5], [6, 6, 6]]]

tf.slice(input, [1, 0, 0], [1, 1, 3]) ==> [[[3, 3, 3]]] tf.slice(input, [1, 0, 0], [1, 2, 3]) ==> [[[3, 3, 3], [4, 4, 4]]] tf.slice(input, [1, 0, 0], [2, 1, 3]) ==> [[[3, 3, 3]], 5, 5, 5] tf.split(split_dim, num_split, value, name=’split’) 沿着某一维度将tensor分离为num_split tensors

  1. ‘value’ is a tensor with shape [5, 30]
  2. Split ‘value’ into 3 tensors along dimension 1

split0, split1, split2 = tf.split(1, 3, value) tf.shape(split0) ==> [5, 10] tf.concat(concat_dim, values, name=’concat’) 沿着某一维度连结tensor t1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] t2 = [[7, 8, 9], [10, 11, 12]] tf.concat(0, [t1, t2]) ==> [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]] tf.concat(1, [t1, t2]) ==> [[1, 2, 3, 7, 8, 9], [4, 5, 6, 10, 11, 12]] 如果想沿着tensor一新轴连结打包,那么可以： tf.concat(axis, [tf.expand_dims(t, axis) for t in tensors]) 等同于tf.pack(tensors, axis=axis) tf.pack(values, axis=0, name=’pack’) 将一系列rank-R的tensor打包为一个rank-(R+1)的tensor

  1. ‘x’ is [1, 4], ‘y’ is [2, 5], ‘z’ is [3, 6]

pack([x, y, z]) => [[1, 4], [2, 5], [3, 6]]

  1. 沿着第一维pack

pack([x, y, z], axis=1) => [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] 等价于tf.pack([x, y, z]) = np.asarray([x, y, z]) tf.reverse(tensor, dims, name=None) 沿着某维度进行序列反转 其中dim为列表，元素为bool型，size等于rank(tensor)

  1. tensor ‘t’ is

[[[[ 0, 1, 2, 3],

  1. [ 4, 5, 6, 7],
  1. [ 8, 9, 10, 11]],
  2. [[12, 13, 14, 15],
  3. [16, 17, 18, 19],
  4. [20, 21, 22, 23]]]]
  5. tensor ‘t’ shape is [1, 2, 3, 4]
  6. ‘dims’ is [False, False, False, True]

reverse(t, dims) ==> [[[[ 3, 2, 1, 0], [ 7, 6, 5, 4], [ 11, 10, 9, 8]], [[15, 14, 13, 12], [19, 18, 17, 16], [23, 22, 21, 20]]]] tf.transpose(a, perm=None, name=’transpose’) 调换tensor的维度顺序 按照列表perm的维度排列调换tensor顺序， 如为定义，则perm为(n-1…0)

  1. ‘x’ is [[1 2 3],[4 5 6]]

tf.transpose(x) ==> [[1 4], [2 5],[3 6]]

  1. Equivalently

tf.transpose(x, perm=[1, 0]) ==> [[1 4],[2 5], [3 6]] tf.gather(params, indices, validate_indices=None, name=None) 合并索引indices所指示params中的切片 tf.gather tf.one_hot (indices, depth, on_value=None, off_value=None, axis=None, dtype=None, name=None) indices = [0, 2, -1, 1] depth = 3 on_value = 5.0 off_value = 0.0 axis = -1

  1. Then output is [4 x 3]:

output = [5.0 0.0 0.0] // one_hot(0) [0.0 0.0 5.0] // one_hot(2) [0.0 0.0 0.0] // one_hot(-1) [0.0 5.0 0.0] // one_hot(1) 矩阵相关运算 操作 描述 tf.diag(diagonal, name=None) 返回一个给定对角值的对角tensor

  1. ‘diagonal’ is [1, 2, 3, 4]

tf.diag(diagonal) ==> [[1, 0, 0, 0] [0, 2, 0, 0] [0, 0, 3, 0] [0, 0, 0, 4]] tf.diag_part(input, name=None) 功能与上面相反 tf.trace(x, name=None) 求一个2维tensor足迹，即对角值diagonal之和 tf.transpose(a, perm=None, name=’transpose’) 调换tensor的维度顺序 按照列表perm的维度排列调换tensor顺序， 如为定义，则perm为(n-1…0)

  1. ‘x’ is [[1 2 3],[4 5 6]]

tf.transpose(x) ==> [[1 4], [2 5],[3 6]]

  1. Equivalently

tf.transpose(x, perm=[1, 0]) ==> [[1 4],[2 5], [3 6]] tf.matmul(a, b, transpose_a=False, transpose_b=False, a_is_sparse=False, b_is_sparse=False, name=None) 矩阵相乘 tf.matrix_determinant(input, name=None) 返回方阵的行列式 tf.matrix_inverse(input, adjoint=None, name=None) 求方阵的逆矩阵，adjoint为True时，计算输入共轭矩阵的逆矩阵 tf.cholesky(input, name=None) 对输入方阵cholesky分解， 即把一个对称正定的矩阵表示成一个下三角矩阵L和其转置的乘积的分解A=LL^T tf.matrix_solve(matrix, rhs, adjoint=None, name=None) 求解tf.matrix_solve(matrix, rhs, adjoint=None, name=None) matrix为方阵shape为[M,M],rhs的shape为[M,K]，output为[M,K] 复数操作 操作 描述 tf.complex(real, imag, name=None) 将两实数转换为复数形式

  1. tensor ‘real’ is [2.25, 3.25]
  2. tensor imag is [4.75, 5.75]

tf.complex(real, imag) ==> [[2.25 + 4.75j], [3.25 + 5.75j]] tf.complex_abs(x, name=None) 计算复数的绝对值，即长度。

  1. tensor ‘x’ is [[-2.25 + 4.75j], [-3.25 + 5.75j]]

tf.complex_abs(x) ==> [5.25594902, 6.60492229] tf.conj(input, name=None) 计算共轭复数 tf.imag(input, name=None) tf.real(input, name=None) 提取复数的虚部和实部 tf.fft(input, name=None) 计算一维的离散傅里叶变换，输入数据类型为complex64 归约计算(Reduction) 操作 描述 tf.reduce_sum(input_tensor, reduction_indices=None, keep_dims=False, name=None) 计算输入tensor元素的和，或者安照reduction_indices指定的轴进行求和

  1. ‘x’ is [[1, 1, 1]
  2. [1, 1, 1]]

tf.reduce_sum(x) ==> 6 tf.reduce_sum(x, 0) ==> [2, 2, 2] tf.reduce_sum(x, 1) ==> [3, 3] tf.reduce_sum(x, 1, keep_dims=True) ==> [[3], [3]] tf.reduce_sum(x, [0, 1]) ==> 6 tf.reduce_prod(input_tensor, reduction_indices=None, keep_dims=False, name=None) 计算输入tensor元素的乘积，或者安照reduction_indices指定的轴进行求乘积 tf.reduce_min(input_tensor, reduction_indices=None, keep_dims=False, name=None) 求tensor中最小值 tf.reduce_max(input_tensor, reduction_indices=None, keep_dims=False, name=None) 求tensor中最大值 tf.reduce_mean(input_tensor, reduction_indices=None, keep_dims=False, name=None) 求tensor中平均值 tf.reduce_all(input_tensor, reduction_indices=None, keep_dims=False, name=None) 对tensor中各个元素求逻辑’与’

  1. ‘x’ is
  2. [[True, True]
  3. [False, False]]

tf.reduce_all(x) ==> False tf.reduce_all(x, 0) ==> [False, False] tf.reduce_all(x, 1) ==> [True, False] tf.reduce_any(input_tensor, reduction_indices=None, keep_dims=False, name=None) 对tensor中各个元素求逻辑’或’ tf.accumulate_n(inputs, shape=None, tensor_dtype=None, name=None) 计算一系列tensor的和

  1. tensor ‘a’ is [[1, 2], [3, 4]]
  2. tensor b is [[5, 0], [0, 6]]

tf.accumulate_n([a, b, a]) ==> [[7, 4], [6, 14]] tf.cumsum(x, axis=0, exclusive=False, reverse=False, name=None) 求累积和 tf.cumsum([a, b, c]) ==> [a, a + b, a + b + c] tf.cumsum([a, b, c], exclusive=True) ==> [0, a, a + b] tf.cumsum([a, b, c], reverse=True) ==> [a + b + c, b + c, c] tf.cumsum([a, b, c], exclusive=True, reverse=True) ==> [b + c, c, 0]

分割(Segmentation) 操作 描述 tf.segment_sum(data, segment_ids, name=None) 根据segment_ids的分段计算各个片段的和 其中segment_ids为一个size与data第一维相同的tensor 其中id为int型数据，最大id不大于size c = tf.constant([[1,2,3,4], [-1,-2,-3,-4], [5,6,7,8]]) tf.segment_sum(c, tf.constant([0, 0, 1])) ==>[[0 0 0 0] [5 6 7 8]] 上面例子分为[0,1]两id,对相同id的data相应数据进行求和, 并放入结果的相应id中， 且segment_ids只升不降 tf.segment_prod(data, segment_ids, name=None) 根据segment_ids的分段计算各个片段的积 tf.segment_min(data, segment_ids, name=None) 根据segment_ids的分段计算各个片段的最小值 tf.segment_max(data, segment_ids, name=None) 根据segment_ids的分段计算各个片段的最大值 tf.segment_mean(data, segment_ids, name=None) 根据segment_ids的分段计算各个片段的平均值 tf.unsorted_segment_sum(data, segment_ids, num_segments, name=None) 与tf.segment_sum函数类似， 不同在于segment_ids中id顺序可以是无序的 tf.sparse_segment_sum(data, indices, segment_ids, name=None) 输入进行稀疏分割求和 c = tf.constant([[1,2,3,4], [-1,-2,-3,-4], [5,6,7,8]])

  1. Select two rows, one segment.

tf.sparse_segment_sum(c, tf.constant([0, 1]), tf.constant([0, 0])) ==> 0 0 0 0 对原data的indices为[0,1]位置的进行分割， 并按照segment_ids的分组进行求和 序列比较与索引提取(Sequence Comparison and Indexing) 操作 描述 tf.argmin(input, dimension, name=None) 返回input最小值的索引index tf.argmax(input, dimension, name=None) 返回input最大值的索引index tf.listdiff(x, y, name=None) 返回x，y中不同值的索引 tf.where(input, name=None) 返回bool型tensor中为True的位置

  1. ‘input’ tensor is
  2. [[True, False]
  3. [True, False]]
  4. ‘input’ 有两个’True’,那么输出两个坐标值.
  5. ‘input’的rank为2, 所以每个坐标为具有两个维度.

where(input) ==> [[0, 0], [1, 0]] tf.unique(x, name=None) 返回一个元组tuple(y,idx)，y为x的列表的唯一化数据列表， idx为x数据对应y元素的index

  1. tensor ‘x’ is [1, 1, 2, 4, 4, 4, 7, 8, 8]

y, idx = unique(x) y ==> [1, 2, 4, 7, 8] idx ==> [0, 0, 1, 2, 2, 2, 3, 4, 4] tf.invert_permutation(x, name=None) 置换x数据与索引的关系

  1. tensor x is [3, 4, 0, 2, 1]

invert_permutation(x) ==> [2, 4, 3, 0, 1] 神经网络(Neural Network) 

   激活函数（Activation Functions）

操作 描述 tf.nn.relu(features, name=None) 整流函数：max(features, 0) tf.nn.relu6(features, name=None) 以6为阈值的整流函数：min(max(features, 0), 6) tf.nn.elu(features, name=None) elu函数，exp(features) - 1 if < 0,否则features Exponential Linear Units (ELUs) tf.nn.softplus(features, name=None) 计算softplus：log(exp(features) + 1) tf.nn.dropout(x, keep_prob, noise_shape=None, seed=None, name=None) 计算dropout，keep_prob为keep概率 noise_shape为噪声的shape tf.nn.bias_add(value, bias, data_format=None, name=None) 对value加一偏置量 此函数为tf.add的特殊情况，bias仅为一维， 函数通过广播机制进行与value求和, 数据格式可以与value不同，返回为与value相同格式 tf.sigmoid(x, name=None) y = 1 / (1 + exp(-x)) tf.tanh(x, name=None) 双曲线切线激活函数 

   卷积函数（Convolution）

操作 描述 tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, data_format=None, name=None) 在给定的4D input与 filter下计算2D卷积 输入shape为 [batch, height, width, in_channels] tf.nn.conv3d(input, filter, strides, padding, name=None) 在给定的5D input与 filter下计算3D卷积 输入shape为[batch, in_depth, in_height, in_width, in_channels] 

   池化函数（Pooling）

操作 描述 tf.nn.avg_pool(value, ksize, strides, padding, data_format=’NHWC’, name=None) 平均方式池化 tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, data_format=’NHWC’, name=None) 最大值方法池化 tf.nn.max_pool_with_argmax(input, ksize, strides, padding, Targmax=None, name=None) 返回一个二维元组(output,argmax),最大值pooling，返回最大值及其相应的索引 tf.nn.avg_pool3d(input, ksize, strides, padding, name=None) 3D平均值pooling tf.nn.max_pool3d(input, ksize, strides, padding, name=None) 3D最大值pooling 

   数据标准化（Normalization）

操作 描述 tf.nn.l2_normalize(x, dim, epsilon=1e-12, name=None) 对维度dim进行L2范式标准化 output = x / sqrt(max(sum(x**2), epsilon)) tf.nn.sufficient_statistics(x, axes, shift=None, keep_dims=False, name=None) 计算与均值和方差有关的完全统计量 返回4维元组,*元素个数，*元素总和，*元素的平方和，*shift结果 参见算法介绍 tf.nn.normalize_moments(counts, mean_ss, variance_ss, shift, name=None) 基于完全统计量计算均值和方差 tf.nn.moments(x, axes, shift=None, name=None, keep_dims=False) 直接计算均值与方差 

   损失函数（Losses）

操作 描述 tf.nn.l2_loss(t, name=None) output = sum(t ** 2) / 2 

   分类函数（Classification）

操作 描述 tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits (logits, targets, name=None)* 计算输入logits, targets的交叉熵 tf.nn.softmax(logits, name=None) 计算softmax softmax[i, j] = exp(logits[i, j]) / sum_j(exp(logits[i, j])) tf.nn.log_softmax(logits, name=None) logsoftmax[i, j] = logits[i, j] - log(sum(exp(logits[i]))) tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits (logits, labels, name=None) 计算logits和labels的softmax交叉熵 logits, labels必须为相同的shape与数据类型 tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits (logits, labels, name=None) 计算logits和labels的softmax交叉熵 tf.nn.weighted_cross_entropy_with_logits (logits, targets, pos_weight, name=None) 与sigmoid_cross_entropy_with_logits()相似， 但给正向样本损失加了权重pos_weight 

   符号嵌入（Embeddings）

操作 描述 tf.nn.embedding_lookup (params, ids, partition_strategy=’mod’, name=None, validate_indices=True) 根据索引ids查询embedding列表params中的tensor值 如果len(params) > 1，id将会安照partition_strategy策略进行分割 1、如果partition_strategy为”mod”， id所分配到的位置为p = id % len(params) 比如有13个ids，分为5个位置，那么分配方案为： [[0, 5, 10], [1, 6, 11], [2, 7, 12], [3, 8], [4, 9]] 2、如果partition_strategy为”div”,那么分配方案为： [[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8], [9, 10], [11, 12]] tf.nn.embedding_lookup_sparse(params, sp_ids, sp_weights, partition_strategy=’mod’, name=None, combiner=’mean’) 对给定的ids和权重查询embedding 1、sp_ids为一个N x M的稀疏tensor， N为batch大小，M为任意，数据类型int64 2、sp_weights的shape与sp_ids的稀疏tensor权重， 浮点类型，若为None，则权重为全’1’ 

   循环神经网络（Recurrent Neural Networks）

操作 描述 tf.nn.rnn(cell, inputs, initial_state=None, dtype=None, sequence_length=None, scope=None) 基于RNNCell类的实例cell建立循环神经网络 tf.nn.dynamic_rnn(cell, inputs, sequence_length=None, initial_state=None, dtype=None, parallel_iterations=None, swap_memory=False, time_major=False, scope=None) 基于RNNCell类的实例cell建立动态循环神经网络 与一般rnn不同的是，该函数会根据输入动态展开 返回(outputs,state) tf.nn.state_saving_rnn(cell, inputs, state_saver, state_name, sequence_length=None, scope=None) 可储存调试状态的RNN网络 tf.nn.bidirectional_rnn(cell_fw, cell_bw, inputs, initial_state_fw=None, initial_state_bw=None, dtype=None, sequence_length=None, scope=None) 双向RNN, 返回一个3元组tuple (outputs, output_state_fw, output_state_bw) 

   — tf.nn.rnn简要介绍— 
   cell: 一个RNNCell实例 
   inputs: 一个shape为[batch_size, input_size]的tensor 
   initial_state: 为RNN的state设定初值，可选 
   sequence_length：制定输入的每一个序列的长度，size为[batch_size],值范围为[0, T)的int型数据 
   其中T为输入数据序列的长度 
   @ 
   @针对输入batch中序列长度不同，所设置的动态计算机制 
   @对于在时间t，和batch的b行，有 
   (output, state)(b, t) = ? (zeros(cell.output_size), states(b, sequence_length(b) - 1)) : cell(input(b, t), state(b, t - 1))

   求值网络（Evaluation）

操作 描述 tf.nn.top_k(input, k=1, sorted=True, name=None) 返回前k大的值及其对应的索引 tf.nn.in_top_k(predictions, targets, k, name=None) 返回判断是否targets索引的predictions相应的值 是否在在predictions前k个位置中， 返回数据类型为bool类型，len与predictions同 

   监督候选采样网络（Candidate Sampling）

对于有巨大量的多分类与多标签模型，如果使用全连接softmax将会占用大量的时间与空间资源，所以采用候选采样方法仅使用一小部分类别与标签作为监督以加速训练。 操作 描述 Sampled Loss Functions tf.nn.nce_loss(weights, biases, inputs, labels, num_sampled, num_classes, num_true=1, sampled_values=None, remove_accidental_hits=False, partition_strategy=’mod’, name=’nce_loss’) 返回noise-contrastive的训练损失结果 tf.nn.sampled_softmax_loss(weights, biases, inputs, labels, num_sampled, num_classes, num_true=1, sampled_values=None, remove_accidental_hits=True, partition_strategy=’mod’, name=’sampled_softmax_loss’) 返回sampled softmax的训练损失 参考- Jean et al., 2014第3部分 Candidate Samplers tf.nn.uniform_candidate_sampler(true_classes, num_true, num_sampled, unique, range_max, seed=None, name=None) 通过均匀分布的采样集合 返回三元tuple 1、sampled_candidates 候选集合。 2、期望的true_classes个数，为浮点值 3、期望的sampled_candidates个数，为浮点值 tf.nn.log_uniform_candidate_sampler(true_classes, num_true, num_sampled, unique, range_max, seed=None, name=None) 通过log均匀分布的采样集合，返回三元tuple tf.nn.learned_unigram_candidate_sampler (true_classes, num_true, num_sampled, unique, range_max, seed=None, name=None) 根据在训练过程中学习到的分布状况进行采样 返回三元tuple tf.nn.fixed_unigram_candidate_sampler(true_classes, num_true, num_sampled, unique, range_max, vocab_file=”, distortion=1.0, num_reserved_ids=0, num_shards=1, shard=0, unigrams=(), seed=None, name=None) 基于所提供的基本分布进行采样 保存与恢复变量 操作 描述 类tf.train.Saver(Saving and Restoring Variables) tf.train.Saver.__init__(var_list=None, reshape=False, sharded=False, max_to_keep=5, keep_checkpoint_every_n_hours=10000.0, name=None, restore_sequentially=False, saver_def=None, builder=None) 创建一个存储器Saver var_list定义需要存储和恢复的变量 tf.train.Saver.save(sess, save_path, global_step=None, latest_filename=None, meta_graph_suffix=’meta’, write_meta_graph=True) 保存变量 tf.train.Saver.restore(sess, save_path) 恢复变量 tf.train.Saver.last_checkpoints 列出最近未删除的checkpoint 文件名 tf.train.Saver.set_last_checkpoints(last_checkpoints) 设置checkpoint文件名列表 tf.train.Saver.set_last_checkpoints_with_time(last_checkpoints_with_time) 设置checkpoint文件名列表和时间戳

设备

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with tf.device("/gpu:0"): 指定一个计算设备，作用域中的代码在该设备上执行。

例子

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例：Hello World。 

import tensorflow as tf
hw = tf.constant("Hello World")
with tf.Session() as sess:
 print(sess.run(hw))

例：两个矩阵相乘。 

import tensorflow as tf

# Build a dataflow graph.
c = tf.constant([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]])
d = tf.constant([[1.0, 1.0], [0.0, 1.0]])
e = tf.matmul(c, d)

# Construct a `Session` to execute the graph.
with tf.Session() as sess:
  # Execute the graph and store the value that `e` represents in `result`.
  result = sess.run(e)

print(result)

例：使用Feeding在执行时传入参数 

import tensorflow as tf

# Build a dataflow graph.
c = tf.constant([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]])
d = tf.constant([[1.0, 1.0], [0.0, 1.0]])
e = tf.matmul(c, d)

# Construct a `Session` to execute the graph.
sess = tf.Session()

# Execute the graph and store the value that `e` represents in `result`.
result = sess.run(e,feed_dict={c:[[0.0, 0.0], [3.0, 4.0]]})
print(result)
sess.close()

TensorFlow的一大特色是其图中的节点可以是带状态的。

例：使用占位符 <source lang="python"> input_placeholder = tf.placeholder(tf.int32) sess = tf.Session() print (sess.run(input_placeholder, feed_dict={input_placeholder: 2})) sess.close() </syntaxhighlight>

例：使用变量、给变量赋值

使用tf.get_variable()创建变量。tf.get_variable() 的前两个参数是必需的，其余参数是可选的。tf.get_variable(name，shape)。name 是一个唯一标识这个变量对象的字符串。它必须相对于全局图是唯一的，所以要明了你使用过的所有命名，确保没有重复。shape 是与张量形状对应的整数数组，按顺序每个维度只有一个整数。一个 3x8 矩阵形状是 [3, 8]。要创建一个标量，就需要使用形状为 [] 的空列表。有两种将值放入变量的方法：初始化器和 tf.assign()。初始化器应该把声明（tf.constant_initializer）与执行初始化（tf.global_variables_initializer）两种节点配合使用。 

import tensorflow as tf
count_variable = tf.get_variable("count", [])
zero_node = tf.constant(0.)
assign_node = tf.assign(count_variable, zero_node)
sess = tf.Session()
sess.run(assign_node)
print (sess.run(count_variable))
 
const_init_node = tf.constant_initializer(0.)
count_variable1 = tf.get_variable("count1", [], initializer=const_init_node)
init = tf.global_variables_initializer()
sess.run(init)
print (sess.run(count_variable1))
sess.close()

例子：tf.Variable() 和tf.get_variable()的区别 <source lang="python"> import tensorflow as tf

with tf.variable_scope("scope1"): 

   w1 = tf.get_variable("w1", shape=[])
   w2 = tf.Variable(0.0, name="w2")

with tf.variable_scope("scope1", reuse=True): 

   w1_p = tf.get_variable("w1", shape=[])
   w2_p = tf.Variable(1.0, name="w2")

print(w1 is w1_p, w2 is w2_p)

  1. 输出
  2. True False

</syntaxhighlight>

例：带状态的图 

import tensorflow as tf

# Build a dataflow graph.
count = tf.Variable([0],trainable=False);
init_op = tf.global_variables_initializer()
update_count = count.assign_add(tf.constant([2]))

# Construct a `Session` to execute the graph.
sess = tf.Session()
sess.run(init_op)

for step in range(10):
    result = sess.run(update_count)
    print("step %d: count = %g" % (step,result))

sess.close()

例：梯度计算 

import tensorflow as tf

# Build a dataflow graph.
filename_queue = tf.train.string_input_producer(['1.txt'],num_epochs=1)
reader = tf.TextLineReader()
key,value = reader.read(filename_queue)
num = tf.decode_csv(value,record_defaults=[[0]])
x = tf.Variable([0])
loss = x * num
grads = tf.gradients([loss],x)
grad_x = grads[0]

def train_fn(sess):
  train_fn.counter += 1
  result = sess.run(grad_x)
  print("step %d: grad = %g" % (train_fn.counter,result))

train_fn.counter = 0

sv = tf.train.Supervisor()
tf.train.basic_train_loop(sv,train_fn)

假设1.txt的内容为： 

3
2
5
8

那么上述程序的输出应该为： 

step 1: grad = 3
step 2: grad = 2
step 3: grad = 5
step 4: grad = 8
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