深度学习｜Tensorflow2.0进阶

01

合并和分割

合并是指将多个张量在某个维度上合并为一个张量，比如我们要将某学校所有的考试成绩单进行合并，张量A中记录了该学校1-4班的50名学生的9门科目的成绩，此时对应的shape就是[4,50,9]，张量B记录了5-10班的成绩，此时的shape就是[6,50,9]，我们合并这两个张量就能够得到该学校全部成绩的张量C为[10,50,9]，此时张量合并的用处就得以体现了。

张量的合并可以通过拼接和堆叠来实现，拼接操作并不会产生新的维度，仅在现有的维度上合并，而堆叠会创建新维度。选择使用拼接还是堆叠操作来合并张量，取决于具体的场景是否需要创建新维度。

拼接

我们可以直接使用Tensorflow中的tf.concat(tensors,axis)函数拼接张量：

• tensors：所有需要合并的张量List。
• axis：参数指定需要合并的维度索引。

需要注意的是，拼接的时候我们要保证非合并维度的长度必须是一致的。

对于我们最开始举的例子，代码实现方式如下：

import tensorflow as tf
import numpy as np
a = tf.random.normal([4, 50, 9])
b = tf.random.normal([6, 50, 9])
c = tf.concat([a, b], axis=0)
# print(c.shape)
# (10, 50, 9)
# 尝试对其他的纬度进行拼接
a = tf.random.normal([5, 50, 6])
b = tf.random.normal([5, 50, 7])
c = tf.concat([a, b], axis=2)
# print(c.shape)
# (5, 50, 13)

堆叠

我们上面使用到的拼接操作是在现有的维度上合并数据，并不会创建新的维度，如果我们在合并数据时，希望创建一个新的维度，则需要使用tf.stack操作。比如我们要将两个班级的考试成绩单进行合并，张量A中记录了第一个班级的50名学生的9门科目的成绩，此时对应的shape就是[50,9]，张量B记录了第二个班级的成绩，此时的shape也是[50,9]，我们合并这两个张量就能够得到该学校全部成绩的张量C为[2,50,9]，此时我们就可以使用堆叠的操作来创建一个新的维度。

我们可以直接使用tf.stack(tensors,axis)进行多个张量的堆叠：

• tensors：所有需要合并的张量List。
• axis：指定新维度插入的位置，和expand_dims一致。

需要注意的是，在进行堆叠操作的时候要保证所有张量的纬度是一致的。

axis对应值的插入位置如下图所示：

代码的实现方式如下：

a = tf.random.normal([35, 8])
b = tf.random.normal([35, 8])
c = tf.stack([a, b], axis=0)
# print(c.shape)
# (2, 35, 8)
d = tf.stack([a, b], axis=-1)
# print(d.shape)
# (35, 8, 2)

分割

既然我们可以进行合并操作，那么同样我们也可以进行逆向的分割操作，将一个张量拆分为多个张量，用我们之前的成绩单数据，整个学校的数据为[10,50,9]现在我们把它分为10个张量，每个张量保存对应班级的成绩单。

我们可以直接使用tf.split(x,num_or_size_splits,axis)进行分割操作：

• x：待分割张量。
• num_or_size_splits：切割方案。当num_or_size_splits为单个数值时，如10，表示等长切割为10份;当num_or_size_splits为List时，List的每个元素表示每份的长度，如[2,4,2,2]表示切割为 4 份，每份的长度依次是 2、4、2、2。
• axis：制定分割的维度索引。

代码实现方式如下：

x = tf.random.normal([10, 35, 8])
y = tf.split(x, 10, axis=0)
print(len(y))
print(y[0].shape)
# 10
# (1, 35, 8)

02

数据统计

在进行神经网络计算的时候，我们通常需要统计数据的各种属性，如均值、最值、众数等信息，但是对于复杂的张量，我们往往不能通过观察数据来获取有用的信息，下面来学习一下数据统计的方法。

向量范数

向量范数是表征向量“长度”的一种度量方法，它可以推广到张量上，在神经网络中我们通常用来表示张量的权值大小，梯度大小等，常用的向量范数有：

• L1范数：向量x的所有元素绝对值之和。
• L2范数：向量x的所有元素的平方和开根号。
• ∞-范数：向量x的所有元素绝对值的最大值。

我们可以使用tf.norm(x,ord)求解张量的范数：

• x：要求解的张量
• ord：范数选择（1、2代表L1、L2，np.inf代表∞）

代码实现方式如下：

x = tf.ones([2, 2])
# 计算L1范数
tf.norm(x, ord=1)
# 计算L2范数
tf.norm(x, ord=2)
# 计算∞范数
tf.norm(x, ord=np.inf)
# 1.0

其他的数据统计

我们可以使用tensorflow进行简单的数据统计，常用的函数如下：

• 最大值：tf.reduce_max()
• 最小值：tf.reduce_min()
• 均值：tf.reduce_mean()
• 和：tf.reduce_sum()
• 最大值的索引：tf.argmax()
• 最小值的索引：tf.argmin()

x = tf.random.normal([4, 10])
# 计算某个维度上的最大值
tf.reduce_max(x, axis=1)
# 计算全局的最大值
tf.reduce_max(x)
# 计算某个纬度的最小值
tf.reduce_min(x, axis=1)
# 计算全局的最小值
tf.reduce_min(x)
# 计算某个维度的均值
tf.reduce_mean(x, axis=1)
# 计算全局的均值
tf.reduce_mean(x)
# 计算某个维度的和
tf.reduce_sum(x, axis=1)
# 计算全局的和
tf.reduce_sum(x)
# 得到最大值的索引
tf.argmax(x)
# 得到最小值的索引
tf.argmin(x)

03

张量比较

通常我们会涉及到对两个张量进行比较的操作，tensorflow中常用的比较函数如下：

04

填充和复制

填充

对于很多图片数据来说，长度宽度总是不同的，这也导致我们很难对不同维度之间的数据进行运算，此时就需要我们将不同长度的数据扩充为相同的长度，使得二者之间可以进行运算，通常的做法是，在需要补充长度的数据开始或结束处填充足够数量的特定数值，这些特定数值一般代表了无效意义，例如0，使得填充后的长度满足系统要求。那么这种操作就叫作填充 (Padding)。

举个例子

我们考虑下面两个句子：

• I like python.
• I like python too.

算上标点，我们对其进行数字编码，可以变成如下的形式：

• [1,2,3,4]
• [1,2,3,5,4]

对于第一个句子，我们就需要进行一个填充操作，在末尾填充若干个0变成如下的形式：

• [1,2,3,4,0]

这样我们就能进行运算操作了。

Tensorflow中填充操作可以用tf.pad(x,padding)实现：

• x：需要填充的张量。
• padding：嵌套list，比如[[0,3]]表示在第一个维度左边不填充，右边填充3个单元。

代码的实现方式如下：

a = tf.constant([1, 2, 3, 4])
b = tf.constant([1, 2, 3, 5, 4])
a = tf.pad(a, [[0, 1]])
# 将两个句子堆叠合并
tf.stack([a, b], axis=0)

复制

之前我们了解过，通过tf.tile()函数可以实现长度为1的维度复制功能，其实我们还可以进行任意维度的复制操作。

代码实现方式如下：

x = tf.random.normal([4, 32, 32, 3])
tf.tile(x, [2, 2, 1, 1])
# shape=(8, 64, 32, 3)

05

数据限幅

在很多的场景中，我们需要限制元素的范围。

Tensorflow中也提供了数据限幅的方法，我们可以通过tf.maximum(x,a)实现数据的下限幅，此时的数据将会大于a，同样我们可以通过tf.minimum(x,a)实现数据的上限幅，此时的数据将会小于a，tf.clip_by_value(x,a,b)函数实现上下限幅，此时的数据将会在a和b之间。

代码实现方式如下：

x = tf.range(9)
tf.maximum(x,2)
# [2, 2, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
tf.minimum(x,7)
# [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 7]
tf.clip_by_value(x,2,7)
# [2, 2, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 7]