TensorFlow 2 常用函数

Tensorflow2 的常用函数11-20

• • 将数据拆分成独立的样本集合
    • 计算梯度以用于优化
    • 逐个遍历数据元素
    • 创建独热编码向量表示
    • 计算概率分布结果
    • 删除不必要的维度层次
    • 执行自减运算以更新变量值
    • 找到数组中的最大值及其位置索引
    • 判断两个数值的大小关系
    • 基于条件筛选数据样本。

11. tf.data.Dataset.from_tensor_slices()数据集切片

该函数是dataset的关键组件之一, 它负责将输入的元组、列表以及张量等数据按照特征维度进行切分. 切分操作从最外层维度开始执行. 当涉及多个特征组合时, 在一次切片中会将每个组合的最外层维度的数据分割成一组.

    import tensorflow as tf
    
    features = tf.constant([12, 23, 10, 17])
    labels = tf.constant([0, 1, 1, 0])
    dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((features, labels))
    for element in dataset: