Tensorflow教程2Tensorflow的常用函数介绍

1、tf.constant

tf.constant用来定义一个常量，所谓常量，广义上讲就是“不变化的量”。我们先看下官方api是如何对constant函数来定义的：

tf.constant(
    value,
    dtype=None,
    shape=None,
    name='Const',
    verify_shape=False
)

其中包括5个输入值：

value（必填）：常量的值，可以是一个数，也可以是一个向量或矩阵。

dtype（非）：用来指定数据类型，例如tf.float32类型或tf.float64。

shape：用来指定数据的维度。

name：为常量定义名称。

verify_shape：默认值为False，如果值为True时，在定义常量时会自动检测value和shape维度是否相同，不同则报错，例如value定义为1，而shape定义为一个一行两列的矩阵（1,2），那么肯定会报错。

了解了参数的含义，我们用代码来验证一下吧！

#定义一个整数
a = tf.constant(1)
#定义一个向量
b = tf.constant([1,2])
#定义一个2行3列的矩阵
c = tf.constant([[1,2,3],[4,5,6]])
print(a)
print(b)
print(c)

输出结果：

Tensor("Const:0", shape=(), dtype=int32)
Tensor("Const_1:0", shape=(2,), dtype=int32)
Tensor("Const_2:0", shape=(2, 3), dtype=int32)

可以看出来变量a的shape是空，也就是0维，一个整数；

变量b的shape是（2,），只有一个维度，是一个向量，长度为2；

变量c的shape是（2,3），有两个维度，也就是一个2X3的矩阵。

当指定dtype参数时：

#定义一个整数
a = tf.constant(1,dtype=tf.float32)
#定义一个向量
b = tf.constant([1,2],dtype=tf.float32)
#定义一个2行3列的矩阵
c = tf.constant([[1,2,3],[4,5,6]],dtype=tf.float32)
print(a)
print(b)
print(c)

输出结果：

Tensor("Const:0", shape=(), dtype=float32)
Tensor("Const_1:0", shape=(2,), dtype=float32)
Tensor("Const_2:0", shape=(2, 3), dtype=float32)

可见数值的类型都变为float32类型。

当指定shape参数时：

#定义一个整数
a = tf.constant(2.,shape=())
b = tf.constant(2.,shape=(3,))
c = tf.constant(2.,shape=(3,4))
with tf.Session() as sess:
    print(a.eval())
    print(b.eval())
    print(c.eval())

输出结果：

2.0
[2. 2. 2.]
[[2. 2. 2. 2.]
 [2. 2. 2. 2.]
 [2. 2. 2. 2.]]

此时constant会根据shape指定的维度使用value值来进行填充，例如参数a指定维度为0，也就是一个整数；参数b指定维度为1长度为3，也就是一个向量；参数b指定维度为2长度为3X4，也就是定义一个3X4的矩阵，全部都使用value值2.0来进行填充。

当指定name参数时：

#不指定name
a = tf.constant(2.)
#指定name
b = tf.constant(2.,name="b")
print(a)
print(b)

输出结果：

Tensor("Const:0", shape=(), dtype=float32)
Tensor("b:0", shape=(), dtype=float32)

建议大家创建常量时最好定义一下name，只要是字符串就没有问题。

当指定verify_shape=True时：

a = tf.constant(2.,shape=(2,3),verify_shape=True)

输出结果报错：

TypeError: Expected Tensor's shape: (2,3), got ().

意思是value值和指定的shape维度不同，value是一个整数，而我们指定的shape为2X3的矩阵，所以报错！当我们去掉verify_shape参数时错误即消失。那么问题来了，此时这个常量到底是整数还是一个矩阵呢？当然是矩阵啦（一个被value值填充的2X3矩阵）！