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tensorflow一些函数：
1、tf.ones(shape,type=tf.float32,name=None)
tf.ones([2, 3], int32) ==> [[1, 1, 1], [1, 1, 1]]
2、tf.zeros(shape,type=tf.float32,name=None)
tf.zeros([2, 3], int32) ==> [[0, 0, 0], [0, 0, 0]]
3、tf.ones_like(tensor,dype=None,name=None)
新建一个与给定的tensor类型大小一致的tensor，其所有元素为1。
#
‘tensor‘ is [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
tf.ones_like(tensor) ==> [[1,
1,
1],
[1,
1,
1]]
4、tf.zeros_like(tensor,dype=None,name=None)
新建一个与给定的tensor类型大小一致的tensor，其所有元素为0。
#
‘tensor‘ is [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
tf.ones_like(tensor)
==> [[0, 0, 0],
[0, 0, 0]]
5、tf.fill(dim,value,name=None)
创建一个形状大小为dim的tensor，其初始值为value
# Output
tensor has shape [2, 3].
fill([2,
3], 9) ==> [[9, 9, 9]
[9, 9, 9]]
6、tf.constant(value,dtype=None,shape=None,name=‘Const‘)
创建一个常量tensor，先给出value，可以设定其shape
#
Constant 1-D Tensor populated with value list.
tensor =
tf.constant([1,
2,
3,
4,
5,
6,
7])
=> [1
2
3
4
5
6
7]
# Constant 2-D tensor
populated with scalar value -1.
tensor =
tf.constant(-1.0,
shape=[2,
3])
=> [[-1.
-1.
-1.]
[-1.
-1.
-1.]
7、tf.linspace(start,stop,num,name=None)
返回一个tensor，该tensor中的数值在start到stop区间之间取等差数列（包含start和stop），如果num>1则差值为(stop-start)/(num-1)，以保证最后一个元素的值为stop。
其中，start和stop必须为tf.float32或tf.float64。num的类型为int。
tf.linspace(10.0,
12.0, 3, name="linspace") => [ 10.0 11.0 12.0]
8、tf.range(start,limit=None,delta=1,name=‘range‘)
返回一个tensor等差数列，该tensor中的数值在start到limit之间，不包括limit，delta是等差数列的差值。
start，limit和delta都是int32类型。
# ‘start‘
is 3
# ‘limit‘
is 18
# ‘delta‘
is 3
tf.range(start, limit, delta) ==> [3, 6, 9,
12, 15]
# ‘limit‘
is 5 start is 0
tf.range(start, limit) ==> [0, 1, 2, 3,
4]
9、tf.random_normal(shape,mean=0.0,stddev=1.0,dtype=tf.float32,seed=None,name=None)
返回一个tensor其中的元素的值服从正态分布。
seed:
A Python integer. Used to create a random seed for the
distribution.See
set_random_seed for
behavior。
10、tf.truncated_normal(shape,
mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None)
返回一个tensor其中的元素服从截断正态分布（？概念不懂，留疑）
11、tf.random_uniform(shape,minval=0,maxval=None,dtype=tf.float32,seed=None,name=None)
返回一个形状为shape的tensor，其中的元素服从minval和maxval之间的均匀分布。
12、tf.random_shuffle(value,seed=None,name=None)
对value（是一个tensor）的第一维进行随机化。
[[1,2],
[[2,3],
[2,3],
==>
[1,2],
[3,4]]
[3,4]]
13、tf.set_random_seed(seed)
设置产生随机数的种子。
tensorflow 学习笔记
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原文地址：http://www.cnblogs.com/likethanlove/p/6227523.html
