Session Run的用法

feed_dict参数的作用是替换图中的某个tensor的值。例如：
a = tf.add(2, 5) #a=7
b = tf.multiply(a, 3) #b=3*7=21
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(b))
replace_dict = {a:15} #用15代替b算式中的a
print(sess.run(b, feed_dict = replace_dict))
---------------------
输出如下：

21
45

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tf.slice用法

函数：tf.slice(inputs, begin, size, name) 作用：从列表、数组、张量等对象中抽取一部分数据 begin和size是两个多维列表，他们共同决定了要抽取的数据的开始和结束位置 begin表示从inputs的哪几个维度上的哪个元素开始抽取，begin基于下标0开始 size表示在inputs的各个维度上抽取的元素个数若begin[]或size[]中出现-1,表示抽取对应维度上的所有元素测试：如下是一个三维Tensor数据表 import tensorflow as tf import numpy as np #这个代码演示测试tf.slice函数 t=[[[1,1,1],[2,2,2]],[[3,3,3],[4,4,4]],[[5,5,5],[6,6,6]]] s1=tf.slice(t,[1,0,0],[1,1,3]) #begin=[1,0,0]，表明从第1维的[0,0]开始切片，也就是从[3,3,3]开始 #size=[1,1,3]表明切片后是1维，切片的尺寸为1行3列。 s2=tf.slice(t,[0,1,1],[2,1,1]) #begin=[0，1，1]，表明从第0维的[1,1]开始切片，也就是从[2，2，2]的第二个2开始 #size=[2，1，1]表明切片后是2维，切片的尺寸为1行1列。 sess=tf.Session() print(sess.run(s1)) #输出结果为 [[[3 3 3]]] ,一行三列 print(sess.run(s2)) #输出结果： [[[2]] [[4]]] #测试维度： print(sess.run(s1).shape) print(sess.run(s2).shape) #结果如下 (1, 1, 3) (2, 1, 1) 下面的立体图说明切片的实际方法：（size的大小不能大于切片刀下方表格数据的尺寸，维度数不能大于被切片数据的维度）以s2为例

TF random_normal和Python random.normal的用法

先看TF tf.random_normal()函数用于从服从指定正太分布的数值中取出指定个数的值。 tf.random_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None) 再看NP np.random.normal()给出均值为loc，标准差为scale的高斯随机数（场）. numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None) 所谓正态分布==高斯分布，所以二者一回事 mean==loc==均值（或称期待值） stddev==scale==标准差 shape==size==输出形状，二者在处理这个参数时候(a,b)==[a,b],其中，np的normal对参数格式要求更灵活一些。比如创建随机数的一行两列数组： np.random.normal([2])==np.random.normal((2))==np.random.normal(0，1，2)注意最后一种用法必须带上前面两个参数，否则传递参数时候会把2当作均值传递而tf的random_normal对shape的要求不能是数字，必须为[]或（）格式再探究一下形状参数的规律，看下面代码 a=np.random.normal(0,1,(2,1)) b=np.random.normal(0,1,(1,2)) c=np.random.normal(0,1,(2)) print(a) print(a.shape) print(b) print(b.shape) print(c) print(c.shape) 程序输出如下 [[ 1.11843359] [-0.69801129]] (2, 1) [[-0.87110089 -0.46089345]] (1, 2) [ 0.88227522 -0.26728542] (2,) a,b是二维的矩阵，c是一维的矩阵（严格说一维的不是矩阵）

tf.transpose矩阵的转置

二维矩阵的转置很简单，元素的i，j坐标交换就行。多为矩阵的转换复杂，遵循什么规律呢？先看看代码： import tensorflow as tf import numpy as np print("二维矩阵的转置\n") t=[[1,2,3],[4,5,6]] t1=tf.transpose(t) t2=tf.transpose(t,[0,1])#[0,1]是正常的坐标轴排列顺序，运行结果不转置 t3=tf.transpose(t,[1,0]) sess=tf.Session() print("Default Transepose is:\n",sess.run(t1),"\n[0,1] Tranpose is:\n",sess.run(t2),"\n[1,0] Tranpose is:\n",sess.run(t3)) print("三维矩阵的转置") t=[[[1,2,3],[4,5,6]],[[7,8,9],[10,11,12]]]#这个三维矩阵有两张表格，每个表格都是2行3列 print("先测试不带perm参数的默认转置和参数顺序为不转置的正常坐标轴顺序［0,1,2］转置结果") t1=tf.transpose(t) t2=tf.transpose(t,[0,1,2]) print(sess.run(t1)) print(sess.run(t2)) 代码输出如下：二维矩阵的转置 Default Transepose is: [[1 4] [2 5] [3 6]] [0,1] Tranpose is: [[1 2 3] [4 5 6]] [1,0] Tranpose is: [[1 4] [2 5] [3 6]] 三维矩阵的转置先测试不带perm参数的默认转置和参数顺序为不转置的正常坐标轴顺序［0,1,2］转置结果 [[[ 1 7] [ 4 10]] [[ 2 8] [ 5 11]] [[ 3 9] [ 6 12]]] 这里分析一下元素的坐标在转换前和转换后的变化： 1:(0,0,0)==>(

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