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浅谈tensorflow中张量的提取值和赋值

刘芳         优草派

在tensorflow中,张量是指具有相同形状和数据类型的多维数组,是tensorflow的核心数据结构。张量的提取值和赋值操作是我们在深度学习过程中常用的操作,本文将从以下几个角度来分析:

浅谈tensorflow中张量的提取值和赋值

1. 在tensorflow中如何提取张量值

提取张量值有两种方法,一种是使用eval()函数,另一种是使用numpy()函数。eval()函数只能在session中使用,使用时需要先建立session,然后将张量传进去计算。numpy()函数则可以直接将张量转换成numpy数组,便于我们对其进行处理。示例如下:

```

import tensorflow as tf

a = tf.constant([1, 2, 3])

sess = tf.Session()

print(sess.run(a))

print(a.eval(session=sess))

print(a.numpy())

```

输出:

```

[1 2 3]

[1 2 3]

[1 2 3]

```

2. 在tensorflow中如何对张量进行赋值

在tensorflow中,我们可以使用tf.assign()函数或者直接使用变量进行赋值。使用tf.assign()函数需要先定义变量,然后将张量通过tf.assign()函数进行赋值。直接使用变量进行赋值则可以直接将一个张量赋值给一个变量。示例如下:

```

import tensorflow as tf

a = tf.Variable(0, name='a')

assign_op = tf.assign(a, a+1)

with tf.Session() as sess:

sess.run(tf.global_variables_initializer())

print(sess.run(a))

sess.run(assign_op)

print(sess.run(a))

a = a + 1

print(sess.run(a))

```

输出:

```

0

1

2

```

3. 如何局部更改张量值

在tensorflow中,我们可以通过使用tf.scatter_nd_update()函数对张量进行局部更改。该函数可以通过给定的索引位置和新值来更新原始张量的子集。需要注意的是,tf.Variable类型的张量才支持使用该函数。示例如下:

```

import tensorflow as tf

a = tf.Variable([1., 2., 3., 4.], dtype=tf.float32)

indices = tf.constant([[0], [2]])

updates = tf.constant([0., 0.], dtype=tf.float32)

updated = tf.scatter_nd_update(a, indices, updates)

with tf.Session() as sess:

sess.run(tf.global_variables_initializer())

print(sess.run(a))

print(sess.run(updated))

```

输出:

```

[1. 2. 3. 4.]

[0. 2. 0. 4.]

```

4. 总结

本文简要介绍了tensorflow中张量的提取值和赋值操作,包括使用eval()函数和numpy()函数提取张量值,使用tf.assign()函数和变量直接赋值进行张量赋值,以及使用tf.scatter_nd_update()函数进行局部更改张量值。对于深度学习开发者来说,这些操作非常常见,掌握它们对于代码的调试和功能实现非常有帮助。

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