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2020-01-16 14:55:41 浏览数 (1)

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  • Outline
  • Vector norm
    • Eukl. Norm
    • L1 Norm
  • reduce_min/max/mean
  • argmax/argmin
  • tf.equal
  • Accuracy
  • tf.unique

Outline

  • tf.norm
  • tf.reduce_min/max/mean
  • tf.argmax/argmin
  • tf.equal
  • tf.unique

Vector norm

  • Eukl. Norm [ ||x||_2=|sum_{k}x_k^2|^{frac{1}{2}} ]
  • Max.norm [ ||x||_{infty}=max_k|x_k| ]
  • L1-Norm [ ||x||_1=sum_{k}|x_k| ]
  • Here talks about Vector Norm

Eukl. Norm

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import tensorflow as tf
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a = tf.ones([2, 2])
a
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<tf.Tensor: id=11, shape=(2, 2), dtype=float32, numpy=
array([[1., 1.],
       [1., 1.]], dtype=float32)>
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tf.norm(a)
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<tf.Tensor: id=7, shape=(), dtype=float32, numpy=2.0>
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tf.sqrt(tf.reduce_sum(tf.square(a)))
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<tf.Tensor: id=16, shape=(), dtype=float32, numpy=2.0>
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a = tf.ones([4, 28, 28, 3])
a.shape
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TensorShape([4, 28, 28, 3])
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tf.norm(a)
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<tf.Tensor: id=25, shape=(), dtype=float32, numpy=96.99484>
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tf.sqrt(tf.reduce_sum(tf.square(a)))
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<tf.Tensor: id=30, shape=(), dtype=float32, numpy=96.99484>

L1 Norm

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b = tf.ones([2, 2])
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tf.norm(b)
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<tf.Tensor: id=45, shape=(), dtype=float32, numpy=2.0>
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tf.norm(b, ord=2, axis=1)
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<tf.Tensor: id=51, shape=(2,), dtype=float32, numpy=array([1.4142135, 1.4142135], dtype=float32)>
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tf.norm(b, ord=1)
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<tf.Tensor: id=56, shape=(), dtype=float32, numpy=4.0>
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# 列为整体
tf.norm(b, ord=1, axis=0)
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<tf.Tensor: id=66, shape=(2,), dtype=float32, numpy=array([2., 2.], dtype=float32)>
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# 行为整体
tf.norm(b, ord=1, axis=1)
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<tf.Tensor: id=71, shape=(2,), dtype=float32, numpy=array([2., 2.], dtype=float32)>

reduce_min/max/mean

  • reduce，操作可能会有减维的功能，如[2,2]，对行求max，会变成[2]
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a = tf.random.normal([4, 10])
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tf.reduce_min(a), tf.reduce_max(a), tf.reduce_mean(a)
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(<tf.Tensor: id=80, shape=(), dtype=float32, numpy=-2.215113>,
 <tf.Tensor: id=82, shape=(), dtype=float32, numpy=1.9458845>,
 <tf.Tensor: id=84, shape=(), dtype=float32, numpy=-0.045550883>)
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# 对某一行求max
tf.reduce_min(a, axis=1), tf.reduce_max(a, axis=1), tf.reduce_mean(a, axis=1)
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(<tf.Tensor: id=98, shape=(4,), dtype=float32, numpy=array([-2.215113 , -1.5824796, -1.4861531, -1.3477703], dtype=float32)>,
 <tf.Tensor: id=100, shape=(4,), dtype=float32, numpy=array([0.9380455, 1.1625607, 1.9458845, 1.492183 ], dtype=float32)>,
 <tf.Tensor: id=102, shape=(4,), dtype=float32, numpy=array([-0.48791748,  0.25639585,  0.07420422, -0.02488617], dtype=float32)>)

argmax/argmin

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a.shape
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TensorShape([4, 10])
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tf.argmax(a).shape
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TensorShape([10])
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# 返回index
tf.argmax(a)
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<tf.Tensor: id=112, shape=(10,), dtype=int64, numpy=array([1, 1, 2, 3, 2, 1, 3, 1, 2, 1])>
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# 对第1维作用
tf.argmin(a).shape
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TensorShape([10])
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# 对第2维作用
tf.argmin(a, axis=1).shape
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TensorShape([4])

tf.equal

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a = tf.constant([1, 2, 3, 2, 5])
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b = tf.range(5)
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tf.equal(a, b)
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<tf.Tensor: id=186, shape=(5,), dtype=bool, numpy=array([False, False, False, False, False])>
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res = tf.equal(a, b)
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# 对True和False转换为1和0
tf.reduce_sum(tf.cast(res, dtype=tf.int32))
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<tf.Tensor: id=191, shape=(), dtype=int32, numpy=0>

Accuracy

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a = tf.random.normal([2, 3])
a
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<tf.Tensor: id=198, shape=(2, 3), dtype=float32, numpy=
array([[ 0.25201225, -1.3897187 ,  0.29240564],
       [-1.0671712 ,  2.1487093 ,  0.690736  ]], dtype=float32)>
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pred = tf.cast(tf.argmax(a, axis=1), dtype=tf.int32)
pred.shape
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TensorShape([2])
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y = tf.constant([2, 1])
y
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<tf.Tensor: id=163, shape=(2,), dtype=int32, numpy=array([2, 1], dtype=int32)>
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tf.equal(y, pred)
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<tf.Tensor: id=165, shape=(2,), dtype=bool, numpy=array([ True,  True])>
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correct = tf.reduce_sum(tf.cast(tf.equal(y, pred), dtype=tf.int32))
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correct
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<tf.Tensor: id=170, shape=(), dtype=int32, numpy=2>
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correct / 2
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<tf.Tensor: id=175, shape=(), dtype=float64, numpy=1.0>

tf.unique

  • 用于去重
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a = tf.range(5)
a
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<tf.Tensor: id=235, shape=(5,), dtype=int32, numpy=array([0, 1, 2, 3, 4], dtype=int32)>
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# 返回索引
tf.unique(a)
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Unique(y=<tf.Tensor: id=237, shape=(5,), dtype=int32, numpy=array([0, 1, 2, 3, 4], dtype=int32)>, idx=<tf.Tensor: id=238, shape=(5,), dtype=int32, numpy=array([0, 1, 2, 3, 4], dtype=int32)>)
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a = tf.constant([4, 2, 2, 4, 3])
a
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<tf.Tensor: id=226, shape=(5,), dtype=int32, numpy=array([4, 2, 2, 4, 3], dtype=int32)>
代码语言：javascript复制
res = tf.unique(a)
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Unique(y=<tf.Tensor: id=228, shape=(3,), dtype=int32, numpy=array([4, 2, 3], dtype=int32)>, idx=<tf.Tensor: id=229, shape=(5,), dtype=int32, numpy=array([0, 1, 1, 0, 2], dtype=int32)>)
mapreduce

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