2-1,张量数据结构

程序 = 数据结构+算法。

TensorFlow程序 = 张量数据结构 + 计算图算法语言

张量和计算图是 TensorFlow的核心概念。

Tensorflow的基本数据结构是张量Tensor。张量即多维数组。Tensorflow的张量和numpy中的array很类似。

从行为特性来看，有两种类型的张量，常量constant和变量Variable.

常量的值在计算图中不可以被重新赋值，变量可以在计算图中用assign等算子重新赋值。

一，常量张量

张量的数据类型和numpy.array基本一一对应。

  1. import numpy as np
  2. import tensorflow as tf
  4. i = tf.constant(1) # tf.int32 类型常量
  5. l = tf.constant(1,dtype = tf.int64) # tf.int64 类型常量
  6. f = tf.constant(1.23) #tf.float32 类型常量
  7. d = tf.constant(3.14,dtype = tf.double) # tf.double 类型常量
  8. s = tf.constant("hello world") # tf.string类型常量
  9. b = tf.constant(True) #tf.bool类型常量
  12. print(tf.int64 == np.int64) 
  13. print(tf.bool == np.bool)
  14. print(tf.double == np.float64)
  15. print(tf.string == np.unicode) # tf.string类型和np.unicode类型不等价
  1. True
  2. True
  3. True
  4. False

不同类型的数据可以用不同维度(rank)的张量来表示。

标量为0维张量，向量为1维张量，矩阵为2维张量。

彩色图像有rgb三个通道，可以表示为3维张量。

视频还有时间维，可以表示为4维张量。

可以简单地总结为：有几层中括号，就是多少维的张量。

  1. scalar = tf.constant(True)  #标量，0维张量
  3. print(tf.rank(scalar))
  4. print(scalar.numpy().ndim)  # tf.rank的作用和numpy的ndim方法相同
  1. tf.Tensor(0, shape=(), dtype=int32)
  2. 0
  1. vector = tf.constant([1.0,2.0,3.0,4.0]) #向量，1维张量
  3. print(tf.rank(vector))
  4. print(np.ndim(vector.numpy()))
  1. tf.Tensor(1, shape=(), dtype=int32)
  2. 1
  1. matrix = tf.constant([[1.0,2.0],[3.0,4.0]]) #矩阵, 2维张量
  3. print(tf.rank(matrix).numpy())
  4. print(np.ndim(matrix))
  1. 2
  2. 2
  1. tensor3 = tf.constant([[[1.0,2.0],[3.0,4.0]],[[5.0,6.0],[7.0,8.0]]])  # 3维张量
  2. print(tensor3)
  3. print(tf.rank(tensor3))
  1. tf.Tensor(
  2. [[[1. 2.]
  3.   [3. 4.]]
  5.  [[5. 6.]
  6.   [7. 8.]]], shape=(2, 2, 2), dtype=float32)
  7. tf.Tensor(3, shape=(), dtype=int32)
  1. tensor4 = tf.constant([[[[1.0,1.0],[2.0,2.0]],[[3.0,3.0],[4.0,4.0]]],
  2.                         [[[5.0,5.0],[6.0,6.0]],[[7.0,7.0],[8.0,8.0]]]])  # 4维张量
  3. print(tensor4)
  4. print(tf.rank(tensor4))
  1. tf.Tensor(
  2. [[[[1. 1.]
  3.    [2. 2.]]
  5.   [[3. 3.]
  6.    [4. 4.]]]
  9.  [[[5. 5.]
  10.    [6. 6.]]
  12.   [[7. 7.]
  13.    [8. 8.]]]], shape=(2, 2, 2, 2), dtype=float32)
  14. tf.Tensor(4, shape=(), dtype=int32)

可以用tf.cast改变张量的数据类型。

可以用numpy方法将tensorflow中的张量转化成numpy中的张量。

可以用shape方法查看张量的尺寸。

  1. h = tf.constant([123,456],dtype = tf.int32)
  2. f = tf.cast(h,tf.float32)
  3. print(h.dtype, f.dtype)
  1. <dtype: 'int32'> <dtype: 'float32'>
  1. y = tf.constant([[1.0,2.0],[3.0,4.0]])
  2. print(y.numpy()) #转换成np.array
  3. print(y.shape)
  1. [[1. 2.]
  2.  [3. 4.]]
  3. (2, 2)
  1. u = tf.constant(u"你好 世界")
  2. print(u.numpy())  
  3. print(u.numpy().decode("utf-8"))
  1. b'\xe4\xbd\xa0\xe5\xa5\xbd \xe4\xb8\x96\xe7\x95\x8c'
  2. 你好 世界

二，变量张量

模型中需要被训练的参数一般被设置成变量。

  1. # 常量值不可以改变，常量的重新赋值相当于创造新的内存空间
  2. c = tf.constant([1.0,2.0])
  3. print(c)
  4. print(id(c))
  5. c = c + tf.constant([1.0,1.0])
  6. print(c)
  7. print(id(c))
  1. tf.Tensor([1. 2.], shape=(2,), dtype=float32)
  2. 5276289568
  3. tf.Tensor([2. 3.], shape=(2,), dtype=float32)
  4. 5276290240
  1. # 变量的值可以改变，可以通过assign, assign_add等方法给变量重新赋值
  2. v = tf.Variable([1.0,2.0],name = "v")
  3. print(v)
  4. print(id(v))
  5. v.assign_add([1.0,1.0])
  6. print(v)
  7. print(id(v))
  1. <tf.Variable 'v:0' shape=(2,) dtype=float32, numpy=array([1., 2.], dtype=float32)>
  2. 5276259888
  3. <tf.Variable 'v:0' shape=(2,) dtype=float32, numpy=array([2., 3.], dtype=float32)>
  4. 5276259888

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