Tensorflow Python API 翻譯（array_ops）

時間  2019-12-13
標籤 tensorflow python api 翻譯 array ops 欄目 Python 简体版
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做者：chen_h
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計劃現將 tensorflow 中的 Python API 作一個學習，這樣方便之後的學習。
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該章介紹有關張量轉換的API

數據類型投射

Tensorflow提供了不少的數據類型投射操做，你能將數據類型投射到一個你想要的數據類型上去。git

tf.string_to_number(string_tensor, out_type = None, name = None)github

解釋：這個函數是將一個string的Tensor轉換成一個數字類型的Tensor。可是要注意一點，若是你想轉換的數字類型是tf.float32，那麼這個string去掉引號以後，裏面的值必須是一個合法的浮點數，不然不能轉換。若是你想轉換的數字類型是tf.int32，那麼這個string去掉引號以後，裏面的值必須是一個合法的浮點數或者整型，不然不能轉換。算法

使用例子：api

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

import tensorflow as tf 
import numpy as np 

sess = tf.Session()
data = tf.constant('123')
print sess.run(data)
d = tf.string_to_number(data)
print sess.run(d)

輸入參數：數組

  • string_tensor: 一個string類型的Tensor。
  • out_type: 一個可選的數據類型tf.DType，默認的是tf.float32，但咱們也能夠選擇tf.int32或者tf.float32。
  • name:（可選）爲這個操做取一個名字。

輸出參數：微信

  • 一個Tensor，數據類型是out_type，數據維度和string_tensor相同。

tf.to_double(x, name = 'ToDouble')dom

解釋：這個函數是將一個Tensor的數據類型轉換成float64。函數

使用例子：學習

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

import tensorflow as tf 
import numpy as np 

sess = tf.Session()
data = tf.constant(123)
print sess.run(data)
d = tf.to_double(data)
print sess.run(d)

輸入參數：

  • x: 一個Tensor或者是SparseTensor。
  • name:（可選）爲這個操做取一個名字。

輸出參數：

  • 一個Tensor或者SparseTensor，數據類型是float64，數據維度和x相同。

提示：

  • 錯誤: 若是x是不能被轉換成float64類型的，那麼將報錯。

tf.to_float(x, name = 'ToFloat')

解釋：這個函數是將一個Tensor的數據類型轉換成float32。

使用例子：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

import tensorflow as tf 
import numpy as np 

sess = tf.Session()
data = tf.constant(123)
print sess.run(data)
d = tf.to_float(data)
print sess.run(d)

輸入參數：

  • x: 一個Tensor或者是SparseTensor。
  • name:（可選）爲這個操做取一個名字。

輸出參數：

  • 一個Tensor或者SparseTensor，數據類型是float32，數據維度和x相同。

提示：

  • 錯誤: 若是x是不能被轉換成float32類型的，那麼將報錯。

tf.to_bfloat16(x, name = 'ToBFloat16')

解釋：這個函數是將一個Tensor的數據類型轉換成bfloat16。

譯者注：這個API的做用不是很理解，但我測試了一下，輸入的x必須是浮點型的，別的類型都不行。

使用例子：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

import tensorflow as tf 
import numpy as np 

sess = tf.Session()
data = tf.constant([x for x in range(20)], tf.float32)
print sess.run(data)
d = tf.to_bfloat16(data)
print sess.run(d)

輸入參數：

  • x: 一個Tensor或者是SparseTensor。
  • name:（可選）爲這個操做取一個名字。

輸出參數：

  • 一個Tensor或者SparseTensor，數據類型是bfloat16，數據維度和x相同。

提示：

  • 錯誤: 若是x是不能被轉換成bfloat16類型的，那麼將報錯。

tf.to_int32(x, name = 'ToInt32')

解釋：這個函數是將一個Tensor的數據類型轉換成int32。

使用例子：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

import tensorflow as tf 
import numpy as np 

sess = tf.Session()
data = tf.constant([x for x in range(20)], tf.float32)
print sess.run(data)
d = tf.to_int32(data)
print sess.run(d)

輸入參數：

  • x: 一個Tensor或者是SparseTensor。
  • name:（可選）爲這個操做取一個名字。

輸出參數：

  • 一個Tensor或者SparseTensor，數據類型是int32，數據維度和x相同。

提示：

  • 錯誤: 若是x是不能被轉換成int32類型的，那麼將報錯。

tf.to_int64(x, name = 'ToInt64')

解釋：這個函數是將一個Tensor的數據類型轉換成int64。

使用例子：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

import tensorflow as tf 
import numpy as np 

sess = tf.Session()
data = tf.constant([x for x in range(20)], tf.float32)
print sess.run(data)
d = tf.to_int64(data)
print sess.run(d)

輸入參數：

  • x: 一個Tensor或者是SparseTensor。
  • name:（可選）爲這個操做取一個名字。

輸出參數：

  • 一個Tensor或者SparseTensor，數據類型是int64，數據維度和x相同。

提示：

  • 錯誤: 若是x是不能被轉換成int64類型的，那麼將報錯。

tf.cast(x, dtype, name = None)

解釋：這個函數是將一個Tensor或者SparseTensor的數據類型轉換成dtype。

使用例子：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

import tensorflow as tf 
import numpy as np 

sess = tf.Session()
data = tf.constant([x for x in range(20)], tf.float32)
print sess.run(data)
d = tf.cast(data, tf.int32)
print sess.run(d)

輸入參數：

  • x: 一個Tensor或者是SparseTensor。
  • dtype: 目標數據類型。
  • name:（可選）爲這個操做取一個名字。

輸出參數：

  • 一個Tensor或者SparseTensor，數據維度和x相同。

提示：

  • 錯誤: 若是x是不能被轉換成dtype類型的，那麼將報錯。
數據維度轉換

Tensorflow提供了不少的數據維度轉換操做，你能改變數據的維度，將它變成你須要的維度。

tf.shape(input, name = None)

解釋：這個函數是返回input的數據維度，返回的Tensor數據維度是一維的。

使用例子：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

import tensorflow as tf 
import numpy as np 

sess = tf.Session()
data = tf.constant([[[1, 1, 1], [2, 2, 2]], [[3, 3, 3], [4, 4, 4]]])
print sess.run(data)
d = tf.shape(data)
print sess.run(d)

輸入參數：

  • input: 一個Tensor。
  • name:（可選）爲這個操做取一個名字。

輸出參數：

  • 一個Tensor，數據類型是int32。

tf.size(input, name = None)

解釋：這個函數是返回input中一共有多少個元素。

使用例子：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

import tensorflow as tf 
import numpy as np 

sess = tf.Session()
data = tf.constant([[[1, 1, 1], [2, 2, 2]], [[3, 3, 3], [4, 4, 4]]])
print sess.run(data)
d = tf.size(data)
print sess.run(d)

輸入參數：

  • input: 一個Tensor。
  • name:（可選）爲這個操做取一個名字。

輸出參數：

  • 一個Tensor，數據類型是int32。

tf.rank(input, name = None)

解釋：這個函數是返回Tensor的秩。

注意：Tensor的秩和矩陣的秩是不同的，Tensor的秩指的是元素維度索引的數目，這個概念也被成爲order, degree或者ndims。好比，一個Tensor的維度是[1, 28, 28, 1]，那麼它的秩就是4。

使用例子：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

import tensorflow as tf 
import numpy as np 

sess = tf.Session()
data = tf.constant([[[1, 1, 1], [2, 2, 2]], [[3, 3, 3], [4, 4, 4]]])
print sess.run(data)
d = tf.rank(data)
print sess.run(tf.shape(data))
print sess.run(d)

輸入參數：

  • input: 一個Tensor。
  • name:（可選）爲這個操做取一個名字。

輸出參數：

  • 一個Tensor，數據類型是int32。

tf.reshape(tensor, shape, name = None)

解釋：這個函數的做用是對tensor的維度進行從新組合。給定一個tensor，這個函數會返回數據維度是shape的一個新的tensor，可是tensor裏面的元素不變。
若是shape是一個特殊值[-1]，那麼tensor將會變成一個扁平的一維tensor。
若是shape是一個一維或者更高的tensor，那麼輸入的tensor將按照這個shape進行從新組合，可是從新組合的tensor和原來的tensor的元素是必須相同的。

使用例子：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

import tensorflow as tf 
import numpy as np 

sess = tf.Session()
data = tf.constant([[[1, 1, 1], [2, 2, 2]], [[3, 3, 3], [4, 4, 4]]])
print sess.run(data)
print sess.run(tf.shape(data))
d = tf.reshape(data, [-1])
print sess.run(d)
d = tf.reshape(data, [3, 4])
print sess.run(d)

輸入參數：

  • tensor: 一個Tensor。
  • shape: 一個Tensor，數據類型是int32，定義輸出數據的維度。
  • name:（可選）爲這個操做取一個名字。

輸出參數：

  • 一個Tensor，數據類型和輸入數據相同。

tf.squeeze(input, squeeze_dims = None, name = None)

解釋：這個函數的做用是將input中維度是1的那一維去掉。可是若是你不想把維度是1的所有去掉，那麼你可使用squeeze_dims參數，來指定須要去掉的位置。

使用例子：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

import tensorflow as tf 
import numpy as np 

sess = tf.Session()
data = tf.constant([[1, 2, 1], [3, 1, 1]])
print sess.run(tf.shape(data))
d_1 = tf.expand_dims(data, 0)
d_1 = tf.expand_dims(d_1, 2)
d_1 = tf.expand_dims(d_1, -1)
d_1 = tf.expand_dims(d_1, -1)
print sess.run(tf.shape(d_1))
d_2 = d_1
print sess.run(tf.shape(tf.squeeze(d_1)))
print sess.run(tf.shape(tf.squeeze(d_2, [2, 4])))

# 't' is a tensor of shape [1, 2, 1, 3, 1, 1]
# shape(squeeze(t)) ==> [2, 3]

# 't' is a tensor of shape [1, 2, 1, 3, 1, 1]
# shape(squeeze(t, [2, 4])) ==> [1, 2, 3, 1]

輸入參數：

  • input: 一個Tensor。
  • squeeze_dims: （可選）一個序列，索引從0開始，只移除該列表中對應位的tensor。默認下，是一個空序列[]。
  • name:（可選）爲這個操做取一個名字。

輸出參數：

  • 一個Tensor，數據類型和輸入數據相同。

tf.expand_dims(input, dim, name = None)

解釋：這個函數的做用是向input中插入維度是1的張量。
咱們能夠指定插入的位置dim，dim的索引從0開始，dim的值也能夠是負數，從尾部開始插入，符合 python 的語法。
這個操做是很是有用的。舉個例子，若是你有一張圖片，數據維度是[height, width, channels]，你想要加入「批量」這個信息，那麼你能夠這樣操做expand_dims(images, 0)，那麼該圖片的維度就變成了[1, height, width, channels]。

這個操做要求：
-1-input.dims() <= dim <= input.dims()

這個操做是squeeze()函數的相反操做，能夠一塊兒靈活運用。

使用例子：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

import tensorflow as tf 
import numpy as np 

sess = tf.Session()
data = tf.constant([[1, 2, 1], [3, 1, 1]])
print sess.run(tf.shape(data))
d_1 = tf.expand_dims(data, 0)
print sess.run(tf.shape(d_1))
d_1 = tf.expand_dims(d_1, 2)
print sess.run(tf.shape(d_1))
d_1 = tf.expand_dims(d_1, -1)
print sess.run(tf.shape(d_1))

輸入參數：

  • input: 一個Tensor。
  • dim: 一個Tensor，數據類型是int32，標量。
  • name:（可選）爲這個操做取一個名字。

輸出參數：

  • 一個Tensor，數據類型和輸入數據相同，數據和input相同，可是維度增長了一維。
數據抽取和結合

Tensorflow提供了不少的數據抽取和結合的方法。

tf.slice(input_, begin, size, name = None)

解釋：這個函數的做用是從輸入數據input中提取出一塊切片，切片的尺寸是size，切片的開始位置是begin。切片的尺寸size表示輸出tensor的數據維度，其中size[i]表示在第i維度上面的元素個數。開始位置begin表示切片相對於輸入數據input_的每個偏移量，好比數據input_是
`
[[[1, 1, 1], [2, 2, 2]],
[[33, 3, 3], [4, 4, 4]],
[[5, 5, 5], [6, 6, 6]]]`，
begin爲[1, 0, 0]，那麼數據的開始位置是33。由於，第一維偏移了1，其他幾位都沒有偏移，因此開始位置是33。

操做知足：
size[i] = input.dim_size(i) - begin[i]
0 <= begin[i] <= begin[i] + size[i] <= Di for i in [0, n]

使用例子：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

import tensorflow as tf 
import numpy as np 

sess = tf.Session()
input = tf.constant([[[1, 1, 1], [2, 2, 2]],
                    [[3, 3, 3], [4, 4, 4]],
                    [[5, 5, 5], [6, 6, 6]]])
data = tf.slice(input, [1, 0, 0], [1, 1, 3])
print sess.run(data)
data = tf.slice(input, [1, 0, 0], [1, 2, 3])
print sess.run(data)
data = tf.slice(input, [1, 0, 0], [2, 1, 3])
print sess.run(data)
data = tf.slice(input, [1, 0, 0], [2, 2, 2])
print sess.run(data)

輸入參數：

  • input_: 一個Tensor。
  • begin: 一個Tensor，數據類型是int32或者int64。
  • size: 一個Tensor，數據類型是int32或者int64。
  • name:（可選）爲這個操做取一個名字。

輸出參數：

  • 一個Tensor，數據類型和input_相同。

tf.split(split_dim, num_split, value, name = 'split')

解釋：這個函數的做用是，沿着split_dim維度將value切成num_split塊。要求，num_split必須被value.shape[split_dim]整除，即value.shape[split_dim] % num_split == 0。

使用例子：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

import tensorflow as tf 
import numpy as np 

sess = tf.Session()
input = tf.random_normal([5,30])
print sess.run(tf.shape(input))[0] / 5
split0, split1, split2, split3, split4 = tf.split(0, 5, input)
print sess.run(tf.shape(split0))

輸入參數：

  • split_dim: 一個0維的Tensor，數據類型是int32，該參數的做用是肯定沿着哪一個維度進行切割，參數範圍 [0, rank(value))。
  • num_split: 一個0維的Tensor，數據類型是int32，切割的塊數量。
  • value: 一個須要切割的Tensor。
  • name:（可選）爲這個操做取一個名字。

輸出參數：

  • 從value中切割的num_split個Tensor。

tf.tile(input, multiples, name = None)

解釋：這個函數的做用是經過給定的tensor去構造一個新的tensor。所使用的方法是將input複製multiples次，輸出的tensor的第i維有input.dims(i) * multiples[i]個元素，input中的元素被複制multiples[i]次。好比，input = [a b c d], multiples = [2]，那麼tile(input, multiples) = [a b c d a b c d]。

使用例子：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

import tensorflow as tf 
import numpy as np 

sess = tf.Session()
data = tf.constant([[1, 2, 3, 4], [9, 8, 7, 6]])
d = tf.tile(data, [2,3])
print sess.run(d)

輸入參數：

  • input_: 一個Tensor，數據維度是一維或者更高維度。
  • multiples: 一個Tensor，數據類型是int32，數據維度是一維，長度必須和input的維度同樣。
  • name:（可選）爲這個操做取一個名字。

輸出參數：

  • 一個Tensor，數據類型和input相同。

tf.pad(input, paddings, name = None)

解釋：這個函數的做用是向input中按照paddings的格式填充0。paddings是一個整型的Tensor，數據維度是[n, 2]，其中n是input的秩。對於input的中的每一維D，paddings[D, 0]表示增長多少個0在input以前，paddings[D, 1]表示增長多少個0在input以後。舉個例子，假設paddings = [[1, 1], [2, 2]]和input的數據維度是[2,2]，那麼最後填充完以後的數據維度以下：

填充以後的數據維度

也就是說，最後的數據維度變成了[4,6]。

使用例子：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

import tensorflow as tf 
import numpy as np 

sess = tf.Session()
t = tf.constant([[[3,3,],[2,2]]])
print sess.run(tf.shape(t))
paddings = tf.constant([[3,3],[1,1],[2,2]])
print sess.run(tf.pad(t, paddings)).shape

輸入參數：

  • input: 一個Tensor。
  • paddings: 一個Tensor，數據類型是int32。
  • name:（可選）爲這個操做取一個名字。

輸出參數：

  • 一個Tensor，數據類型和input相同。

tf.concat(concat_dim, value, name = 'concat')

解釋：這個函數的做用是沿着concat_dim維度，去從新串聯value，組成一個新的tensor。

使用例子：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

import tensorflow as tf 
import numpy as np 

sess = tf.Session()
t1 = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
t2 = tf.constant([[7, 8, 9], [10, 11, 12]])
d1 = tf.concat(0, [t1, t2])
d2 = tf.concat(1, [t1, t2])
print sess.run(d1)
print sess.run(tf.shape(d1))
print sess.run(d2)
print sess.run(tf.shape(d2))

# output
[[ 1  2  3]
 [ 4  5  6]
 [ 7  8  9]
 [10 11 12]]

[[ 1  2  3  7  8  9]
 [ 4  5  6 10 11 12]]

# tips
從直觀上來看，咱們取的concat_dim的那一維的元素個數確定會增長。好比，上述例子中的d1的第0維增長了，並且d1.shape[0] = t1.shape[0]+t2.shape[0]。

輸入參數：

  • concat_dim: 一個零維度的Tensor，數據類型是int32。
  • values: 一個Tensor列表，或者一個單獨的Tensor。
  • name:（可選）爲這個操做取一個名字。

輸出參數：

  • 一個從新串聯以後的Tensor。

tf.pack(values, name = 'pack')

解釋：這個函數的做用是將秩爲R的tensor打包成一個秩爲R+1的tensor。具體的公式能夠表示爲：

tf.pack([x, y, z]) = np.asqrray([x, y, z])

使用例子：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

import tensorflow as tf

x = tf.constant([1,2,3])
y = tf.constant([4,5,6])
z = tf.constant([7,8,9])

p = tf.pack([x,y,z])

sess = tf.Session()
print sess.run(tf.shape(p))
print sess.run(p)

輸入參數：

  • values: 一個Tensor的列表，每一個Tensor必須有相同的數據類型和數據維度。
  • name:（可選）爲這個操做取一個名字。

輸出參數：

  • output: 一個打包的Tensor，數據類型和values相同。

tf.unpack(value, num = None, name = 'unpack')

解釋：這個函數的做用是將秩爲R+1的tensor解壓成一些秩爲R的tensor。其中，num表示要解壓出來的tensor的個數。若是，num沒有被指定，那麼num = value.shape[0]。若是，value.shape[0]沒法獲得，那麼系統將拋出異常ValueError。具體的公式能夠表示爲：

tf.unpack(x, n) = list(x)

使用例子：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

import tensorflow as tf

x = tf.constant([1,2,3])
y = tf.constant([4,5,6])
z = tf.constant([7,8,9])

p = tf.pack([x,y,z])

sess = tf.Session()
print sess.run(tf.shape(p))
pp = tf.unpack(p,3)
print sess.run(pp)

輸入參數：

  • value: 一個秩大於0的Tensor。
  • num: 一個整型，value的第一維度的值。
  • name:（可選）爲這個操做取一個名字。

輸出參數：

  • 從value中解壓出來的一個Tensor數組。

異常：

  • ValueError: 若是num沒有被正確指定，那麼將拋出異常。

tf.reverse_sequence(input, seq_lengths, seq_dim, name = None)

解釋：將input中的值沿着第seq_dim維度進行翻轉。

這個操做先將input沿着第0維度切分，而後對於每一個切片，將切片長度爲seq_lengths[i]的值，沿着第seq_dim維度進行翻轉。

向量seq_lengths中的值必須知足seq_lengths[i] < input.dims[seq_dim]，而且其長度必須是input_dims(0)。

對於每一個切片i的輸出，咱們將第seq_dim維度的前seq_lengths[i]的數據進行翻轉。

好比：

# Given this:
seq_dim = 1
input.dims = (4, 10, ...)
seq_lengths = [7, 2, 3, 5]

# 由於input的第0維度是4，因此先將input切分紅4個切片；
# 由於seq_dim是1，因此咱們按着第1維度進行翻轉。
# 由於seq_lengths[0] = 7，因此咱們第一個切片只翻轉前7個值，該切片的後面的值保持不變。
# 由於seq_lengths[1] = 2，因此咱們第一個切片只翻轉前2個值，該切片的後面的值保持不變。
# 由於seq_lengths[2] = 3，因此咱們第一個切片只翻轉前3個值，該切片的後面的值保持不變。
# 由於seq_lengths[3] = 5，因此咱們第一個切片只翻轉前5個值，該切片的後面的值保持不變。
output[0, 0:7, :, ...] = input[0, 7:0:-1, :, ...]
output[1, 0:2, :, ...] = input[1, 2:0:-1, :, ...]
output[2, 0:3, :, ...] = input[2, 3:0:-1, :, ...]
output[3, 0:5, :, ...] = input[3, 5:0:-1, :, ...]

output[0, 7:, :, ...] = input[0, 7:, :, ...]
output[1, 2:, :, ...] = input[1, 2:, :, ...]
output[2, 3:, :, ...] = input[2, 3:, :, ...]
output[3, 2:, :, ...] = input[3, 2:, :, ...]

使用例子：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

import tensorflow as tf 

sess = tf.Session()
input = tf.constant([[1, 2, 3, 4], [3, 4, 5, 6]], tf.int64)
seq_lengths = tf.constant([3, 2], tf.int64)
seq_dim = 1
output = tf.reverse_sequence(input, seq_lengths, seq_dim)
print sess.run(output)
sess.close()

# output
[[3 2 1 4]
 [4 3 5 6]]

輸入參數：

  • input: 一個Tensor，須要反轉的數據。
  • seq_lengths: 一個Tensor，數據類型是int64，數據長度是input.dims(0)，而且max(seq_lengths) < input.dims(seq_dim)。
  • seq_dim: 一個int，肯定須要翻轉的維度。
  • name:（可選）爲這個操做取一個名字。

輸出參數：

  • 一個Tensor，數據類型和input相同，數據維度和input相同。

tf.reverse(tensor, dims, name = None)

解釋：將指定維度中的數據進行翻轉。

給定一個tensor和一個bool類型的dims，dims中的值爲False或者True。若是dims[i] == True，那麼就將tensor中這一維的數據進行翻轉。

tensor最多隻能有8個維度，而且tensor的秩必須和dims的長度相同，即rank(tensor) == size(dims)。

使用例子：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

import tensorflow as tf 

sess = tf.Session()
input_data = tf.constant([[
[
[ 0,  1,  2,  3],
[ 4,  5,  6,  7],
[ 8,  9, 10, 11]
],
[
[12, 13, 14, 15],
[16, 17, 18, 19],
[20, 21, 22, 23]
]
]])
print 'input_data shape : ', sess.run(tf.shape(input_data))
dims = tf.constant([False, False, False, True])
print sess.run(tf.reverse(input_data, dims))
print "=========================="
dims = tf.constant([False, True, False, False])
print sess.run(tf.reverse(input_data, dims))
print "=========================="
dims = tf.constant([False, False, True, False])
print sess.run(tf.reverse(input_data, dims))
sess.close()

輸入參數：

  • tensor: 一個Tensor，數據類型必須是如下之一：uint8，int8，int32，bool，float32或者float64，數據維度不超過8維。
  • dims: 一個Tensor，數據類型是bool。
  • name:（可選）爲這個操做取一個名字。

輸出參數：

  • 一個Tensor，數據類型和tensor相同，數據維度和tensor相同。

tf.transpose(a, perm = None, name = 'transpose')

解釋：將a進行轉置，而且根據perm參數從新排列輸出維度。

輸出數據tensor的第i維將根據perm[i]指定。好比，若是perm沒有給定，那麼默認是perm = [n-1, n-2, ..., 0]，其中rank(a) = n。默認狀況下，對於二維輸入數據，其實就是常規的矩陣轉置操做。

好比：

input_data.dims = (1, 4, 3)
perm = [1, 2, 0]

# 由於 output_data.dims[0] = input_data.dims[ perm[0] ]
# 由於 output_data.dims[1] = input_data.dims[ perm[1] ]
# 由於 output_data.dims[2] = input_data.dims[ perm[2] ]
# 因此獲得 output_data.dims = (4, 3, 1)
output_data.dims = (4, 3, 1)

使用例子：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

import tensorflow as tf 

sess = tf.Session()
input_data = tf.constant([[1,2,3],[4,5,6]])
print sess.run(tf.transpose(input_data))
print sess.run(input_data)
print sess.run(tf.transpose(input_data, perm=[1,0]))
input_data = tf.constant([[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]]])
print 'input_data shape: ', sess.run(tf.shape(input_data))
output_data = tf.transpose(input_data, perm=[1, 2, 0])
print 'output_data shape: ', sess.run(tf.shape(output_data))
print sess.run(output_data)
sess.close()

輸入參數：

  • a: 一個Tensor。
  • perm: 一個對於a的維度的重排列組合。
  • name:（可選）爲這個操做取一個名字。

輸出參數：

  • 一個通過翻轉的Tensor。

tf.gather(params, indices, name = None)

解釋：根據indices索引，從params中取對應索引的值，而後返回。

indices必須是一個整型的tensor，數據維度是常量或者一維。最後輸出的數據維度是indices.shape + params.shape[1:]。

好比：

# Scalar indices
output[:, ..., :] = params[indices, :, ... :]

# Vector indices
output[i, :, ..., :] = params[indices[i], :, ... :]

# Higher rank indices
output[i, ..., j, :, ... :] = params[indices[i, ..., j], :, ..., :]

若是indices是一個從0到params.shape[0]的排列，即len(indices) = params.shape[0]，那麼這個操做將把params進行重排列。

Gather

使用例子：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

import tensorflow as tf 

sess = tf.Session()
params = tf.constant([6, 3, 4, 1, 5, 9, 10])
indices = tf.constant([2, 0, 2, 5])
output = tf.gather(params, indices)
print sess.run(output)
sess.close()

輸入參數：

  • params: 一個Tensor。
  • indices: 一個Tensor，數據類型必須是int32或者int64。
  • name:（可選）爲這個操做取一個名字。

輸出參數：

  • 一個Tensor，數據類型和params相同。

tf.dynamic_partition(data, partitions, num_partitions, name = None)

解釋：根據從partitions中取得的索引，將data分割成num_partitions份。

咱們先從partitions.ndim 中取出一個元祖js，那麼切片data[js, ...]將成爲輸出數據outputs[partitions[js]]的一部分。咱們將js按照字典序排列，即js裏面的值爲(0, 0, ..., 1, 1, ..., 2, 2, ..., ..., num_partitions - 1, num_partitions - 1, ...)。咱們將partitions[js] = i的值放入outputs[i]。outputs[i]中的第一維對應於partitions.values == i的位置。更多細節以下：

outputs[i].shape = [sum(partitions == i)] + data.shape[partitions.ndim:]

outputs[i] = pack([data[js, ...] for js if partitions[js] == i])

data.shape must start with partitions.shape
這句話不是很明白，說說本身的理解。
data.shape(0)必須和partitions.shape(0)相同，即data.shape[0] == partitions.shape[0]。

好比：

# Scalar partitions
partitions = 1
num_partitions = 2
data = [10, 20]
outputs[0] = []  # Empty with shape [0, 2]
outputs[1] = [[10, 20]]

# Vector partitions
partitions = [0, 0, 1, 1, 0]
num_partitions = 2
data = [10, 20, 30, 40, 50]
outputs[0] = [10, 20, 50]
outputs[1] = [30, 40]

DynamicPartition

使用例子：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

import tensorflow as tf 

sess = tf.Session()
params = tf.constant([6, 3, 4, 1, 5, 9, 10])
indices = tf.constant([2, 0, 2, 5])
output = tf.gather(params, indices)
print sess.run(output)
sess.close()

輸入參數：

  • data: 一個Tensor。
  • partitions: 一個Tensor，數據類型必須是int32。任意數據維度，但其中的值必須是在範圍[0, num_partitions)。
  • num_partitions: 一個int，其值必須不小於1。輸出的切片個數。
  • name:（可選）爲這個操做取一個名字。

輸出參數：

  • 一個數組Tensor，數據類型和data相同。

tf.dynamic_stitch(indices, data, name = None)

解釋：這是一個交錯合併的操做，咱們根據indices中的值，將data交錯合併，而且返回一個合併以後的tensor。

以下構建一個合併的tensor：

merged[indices[m][i, ..., j], ...] = data[m][i, ..., j, ...]

其中，m是一個從0開始的索引。若是indices[m]是一個標量或者向量，那麼咱們能夠獲得更加具體的以下推導：

# Scalar indices
merged[indices[m], ...] = data[m][...]

# Vector indices
merged[indices[m][i], ...] = data[m][i, ...]

從上式的推導，咱們也能夠看出最終合併的數據是按照索引從小到大排序的。那麼會產生兩個問題：1）假設若是一個索引同時存在indices[m][i]和indices[n][j]中，其中(m, i) < (n, j)。那麼，data[n][j]將做爲最後被合併的值。2）假設索引越界了，那麼缺失的位上面的值將被隨機值給填補。

好比：

indices[0] = 6
indices[1] = [4, 1]
indices[2] = [[5, 2], [0, 3]]
data[0] = [61, 62]
data[1] = [[41, 42], [11, 12]]
data[2] = [[[51, 52], [21, 22]], [[1, 2], [31, 32]]]
merged = [[1, 2], [11, 12], [21, 22], [31, 32], [41, 42],
          [51, 52], [61, 62]]

DynamicStitch

使用例子：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

import tensorflow as tf 

sess = tf.Session()
indices = [6, [4, 1], [[5, 2], [0, 3]]]
data = [[61, 62], [[41, 42], [11, 12]], [[[51, 52], [21, 22]], [[1, 2], [31, 32]]]]
output = tf.dynamic_stitch(indices, data)
print sess.run(output)
# 缺乏了第6，第7的位置，索引最後合併的數據中，這兩個位置的值會被用隨機數代替
indices = [8, [4, 1], [[5, 2], [0, 3]]]
output = tf.dynamic_stitch(indices, data)
# 第一個2被覆蓋了，最後合併的數據是第二個2所指的位置
indices = [6, [4, 1], [[5, 2], [2, 3]]]
output = tf.dynamic_stitch(indices, data)
print sess.run(output)
print sess.run(output)
sess.close()

輸入參數：

  • indices: 一個列表，至少包含兩Tensor，數據類型是int32。
  • data: 一個列表，裏面Tensor的個數和indices相同，而且擁有相同的數據類型。
  • name:（可選）爲這個操做取一個名字。

輸出參數：

  • 一個Tensor，數據類型和data相同。

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