tensorflow运行mnist的一些常用函数整理(1)

最近在tensorflow环境下用CNN来实现mnist，里面设计了一些tensorflow的函数，在之后的学习中肯定会经常使用，因此记录整理下来。

      函数如下，现将函数名列在此，后面进行详细分析：

          tf.truncated_naomal()

          tf.Variable()

          tf.reshape()

          tf.matmul()

          tf.muitiply()

          tf.reduce_sum()

          tf.reduce_mean()

具体分析：

tf.truncated_normal(shape, mean, stddev) 

           shape表示生成张量的维度

           mean是均值

           stddev是标准差

           这个函数产生正态分布，均值和标准差自己设定。这是一个截断的产生正太分布的函数，就是说产生正态分布的值如果与均值的差值大于两倍的标准差，那就重新生成，和一             般的正太分布的产生随机数据比起来，这个函数产生的随机数与均值的差距不会超过两倍的标准差

tf.Variable(initializer,name)

          参数initializer是初始化参数

          name是可自定义的变量名称

          例如     v2=tf.Variable(tf.constant(2),name='v2')

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

          第1个参数为被调整维度的张量

          第2个参数为要调整为的形状，注意shape里最多有一个维度的值可以填写为-1，表示自动计算此维度    

x = tf.placeholder("float", shape=[None, 784])
x_image = tf.reshape(x, [-1, 28, 28, 1])

tf.matmul(a, b， transpose_a=False, transpose_b=False, adjoint_a=False, adjoint_b=False, a_is_sparse=False, b_is_sparse=False, name=None)

         将矩阵a乘于矩阵b-------矩阵相乘

         transpose_a: 如果为真, a则在进行乘法计算前进行转置。 
         transpose_b: 如果为真, b则在进行乘法计算前进行转置。 
         adjoint_a: 如果为真, a则在进行乘法计算前进行共轭和转置。 
         adjoint_b: 如果为真, b则在进行乘法计算前进行共轭和转置。 
         a_is_sparse: 如果为真, a会被处理为稀疏矩阵。 
         b_is_sparse: 如果为真, b会被处理为稀疏矩阵。 
         name: 操作的名字（可选参数）

注意：1 输入必须是矩阵（或者是张量秩 >２的张量，表示成批的矩阵），并且其在转置之后有相匹配的矩阵尺寸

           2 两个矩阵必须都是同样的类型，支持的类型如下：float16, float32, float64, int32, complex64, complex128

tf.multiply(x, y, name=None) 

      x: 一个类型为:half, float32, float64, uint8, int8, uint16, int16, int32, int64, complex64, complex128的张量。 
      y: 一个类型跟张量x相同的张量。

      1 multiply这个函数实现的是元素级别的相乘，也就是两个相乘的数元素各自相乘，而不是矩阵乘法

      2 两个相乘的数必须有相同的数据类型，不然就会报错

tf.reduce_sum(tensor, axis = None, keep_dims = False, name = None)

      此函数用于降纬相加，

      tensor-输入的张量   

      axis-要求和的 rank，如果为 none，则表示所有 rank 都要求和

      keep_dims-如果为真，则求和之后不降纬

      心得：如果输入张量的维度为n，则axis的取值为0 - （n-1）

      例如：用下面代码进行测试

import tensorflow as tf
import numpy as np
#生成形状为2*2*3的三维数据
x = np.asarray([[[1,2,3],[4,5,6]],[[7,8,9],[10,11,12]]])
x_p = tf.placeholder(tf.int32,[2,2,3])
#修改下面的值
#axis=0    对第一纬进行相加，降纬
#axis=1    对第二纬进行相加，降纬
#axis=2    对第三纬进行相加，降纬
#axis=[0,1,2]    对第所有纬进行相加，降纬
#axis=None    效果同上，降纬
#axis=0 keep_dims = True    对第一纬进行相加，不降纬
y =  tf.reduce_sum(x_p,0)
with tf.Session() as sess:
    y = sess.run(y,feed_dict={x_p:x})
    print y

输出结果依次是：

tf.reduce_mean（tensor, axis = None, keep_dims = False, name = None）

         此函数与tf.reduce_sum()类似

         axis-要求平均的 rank，如果为 none，则表示所有 rank 都要求平均

         keep_dims-如果为真，则求和之后不降纬

         心得：如果输入张量的维度为n，则axis的取值为0 - （n-1）

         例如：用下面代码进行测试

import tensorflow as tf
import numpy as np
#生成形状为2*2*3的三维数据
x = np.asarray([[[1,2,3],[4,5,6]],[[7,8,9],[10,11,12]]])
x_p = tf.placeholder(tf.int32,[2,2,3])
#修改下面的值
#axis=0    对第一纬进行求平均，降纬
#axis=1    对第二纬进行求平均，降纬
#axis=2    对第三纬进行求平均，降纬
#axis=[0,1,2]    对第所有纬进行求平均，降纬
#axis=None    效果同上，降纬
#axis=0 keep_dims = True    对第一纬进行求平均，不降纬

y =  tf.reduce_mean(x_p,0)  #修改此处的参数
with tf.Session() as sess:
    y = sess.run(y,feed_dict={x_p:x})
    print y

输出结果为：
       

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