ヌーノ・別天地構想

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Tensorflowにおける関数一覧まとめ [詳解 ディープラーニング]

「詳解ディープラーニング」という本で疑問に思ったり、特に説明が書いてなかったTensorflowの関数をメモ書きします。

 

簡単にまとめているので、間違ってたらごめんなさい。

Tensorflow 関数一覧

tf.Variable(shape) →変数の生

tf.zeros() →要素が0の多次元配列の生

np.dot() →行列同士の

sigmoid() →シグモイド関

tf.placeholder(データ型, shape) →データ数や次元が可変でも変更可能な空の「入れ物」

tf.matmul() →行列同士の積 np.dot()と類似

tf.reduce.sum(shape, reduction_indices=[1]) →与えられたリストのすべての要素の和、行列のどの方向に向かって和をとるか指定可能np.sum()と類似

tf.reduce.mean() →与えられたリストのすべての要素の平均

tf.greater(x, y) →x>yの真理値(True , False)を返す

tf.to_float() →データ型をfloatにする

tf.log() →logをとる

tf.equal(x, y) →x==yの真理値を返す bool型(True, False)

tf.argmax(y, 1) →リストyから最大の要素を求める1は軸方向(axis=0:縦, axis=1:横)

tf.truncated_nomal() →切断正規分布に伴うテンソルの作成, stddevは標準偏差

tf.clip_by_value(y, 1e-10, 1.0) →yに下限値と上限値を設ける(この場合1e-10~1.0まで)

np.sqrt(1.0 / n) →ルート(1/n)

enumerate(リスト, n) →リストを展開する際に、インデックス付きで要素を展開する(nは任意のインデックス番号から始める)

len(リスト) →リストのサイズを取得する

tf.square() →要素をそれぞれ2乗する

tuple() →リストとほぼ同様の扱いだが、変更ができない

dict() →リストを辞書へと変更する

tf.concat([x, y], n) →xとyのテンソルを結合する nは軸方向

tf.einsum( ‘今ある足’ -> ’残したい足’) →アインシュタインの縮約記法         詳しくは http://www.procrasist.com/entry/einsum

tf.transpose() → 行列を転置する

tf.cast(変更前のリスト, 変更後の型) →型の変更に用いる(bool型をfloat型などに変更)  

これからも追記したいと思います。