python3深度学习：TensorFlow常用基本概念和函数

谁借莪１个温暖的怀抱￠ 2022-03-31 05:58 263阅读 0赞

# 1.转载博客 #

> [https://blog.csdn.net/lenbow/article/details/52152766][https_blog.csdn.net_lenbow_article_details_52152766]
> 
> 该博客内容相对来说十分的全面，但随着TensorFlow版本的提高，有的函数发生了修改，或者添加了一些函数，特在下边进行说明。

# 2.补充函数 #

> tensorflow.**stack**(values, axis=0, name="stack")
> 
> 沿某个轴，将rank-R的tensor打包成一个rank-(R+1)的tensor。在TensorFlow的后续版本中，该函数是pack函数的替代函数
> 
> **【params】**
> 
> values:相同类型和形状的列表张量（列表嵌套列表）
> 
> axis: 按照行还是列进行堆叠

import tensorflow as tf
    
    
    a = [1, 2, 3]
    b = [4, 5, 6]
    c = tf.stack([a, b], axis=0)  # [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
    d = tf.stack([a, b], axis=1)  * [[1, 4], [2, 5], [3, 6]]
    print(a, b)

> tf.**decode\_csv**(records, record\_defaults, field\_delim=",", use\_quote\_delim=True, name=None, na\_value="", select\_cols=None):将csv文件内容转换成张量，每一列映射到一个张量
> 
> **【param】**
> 
> records: 字符串张量。每个字符串都是csv文件中的记录/行，所有记录都应该具有相同的格式
> 
> record\_defaults: 特定类型的列表张量。输入记录的每一列有一个张量，该列有一个标量默认值，如果需要，则为空
> 
> field\_delim（可选）:分隔符，默认为“,”

record_defaults = []
    for i in range(7):
        record_defaults.append([1.0])
        col1, col2, col3, col4, col5, col6, col7 = tf.decode_csv(value, record_defaults=record_defaults)

[https_blog.csdn.net_lenbow_article_details_52152766]: https://blog.csdn.net/lenbow/article/details/52152766