本文將介紹如下內容：
- tf.constant
- tf.strings
- tf.ragged.constant
- tf.SparseTensor
- tf.Variable
一，tf.constant常量
1，定義tf.constant常量
t = tf.constant([[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]])
print(t)
#----output------------
tf.Tensor(
[[1. 2. 3.]
[4. 5. 6.]], shape=(2, 3), dtype=float32)
2，根據index索引切片
tf.constant可以使用索引進行切片操作
t = tf.constant([[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]])
print(t[..., 1:])
print(t[:, 1])
#----output------------
tf.Tensor(
[[2. 3.]
[5. 6.]], shape=(2, 2), dtype=float32)
tf.Tensor([2. 5.], shape=(2,), dtype=float32)
3，算子操作
t = tf.constant([[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]])
print(t+10)
print(tf.square(t))
print(t @ tf.transpose(t)) # 矩陣與其轉置相乘
#----output------------
tf.Tensor(
[[11. 12. 13.]
[14. 15. 16.]], shape=(2, 3), dtype=float32)
tf.Tensor(
[[ 1. 4. 9.]
[16. 25. 36.]], shape=(2, 3), dtype=float32)
tf.Tensor(
[[14. 32.]
[32. 77.]], shape=(2, 2), dtype=float32)
4，與numpy之間的轉換
print(t.numpy())
print(np.square(t))
np_t = np.array([[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]])
print(tf.constant(np_t))
#----output------------
[[1. 2. 3.]
[4. 5. 6.]]
[[ 1. 4. 9.]
[16. 25. 36.]]
tf.Tensor(
[[1. 2. 3.]
[4. 5. 6.]], shape=(2, 3), dtype=float64)
5，零維資料的定義和轉換
# Scalars
t = tf.constant(2.718)
print(t.numpy())
print(t.shape)
#----output------------
2.718
()
二，tf.strings字串常量
1，純英文字符的UTF8編碼對應碼
t = tf.constant("cafe")
print(t)
print(tf.strings.length(t))
print(tf.strings.length(t, unit="UTF8_CHAR"))
print(tf.strings.unicode_decode(t, "UTF8"))
#----output------------
tf.Tensor(b'cafe', shape=(), dtype=string)
tf.Tensor(4, shape=(), dtype=int32)
tf.Tensor(4, shape=(), dtype=int32)
tf.Tensor([ 99 97 102 101], shape=(4,), dtype=int32)
2，含中文字符的UTF8編碼對應碼
t = tf.constant(["cafe", "coffee", "咖啡"])
print(tf.strings.length(t))
print(tf.strings.length(t, unit="UTF8_CHAR"))
r = tf.strings.unicode_decode(t, "UTF8")
print(r)
#----output------------
tf.Tensor([4 6 6], shape=(3,), dtype=int32)
tf.Tensor([4 6 2], shape=(3,), dtype=int32)
<tf.RaggedTensor [[99, 97, 102, 101], [99, 111, 102, 102, 101, 101], [21654, 21857]]>
三，tf.ragged.constant
在定義TF常量時，如果資料型別不是標準的矩陣，可以使用tf.ragged.constant來處理
1，tf.ragged_tensor的索引切片操作
r = tf.ragged.constant([[11, 12], [21, 22, 23], [], [41]])
print(r)
print(r[1])
print(r[1:2])
#------output------
<tf.RaggedTensor [[11, 12], [21, 22, 23], [], [41]]>
tf.Tensor([21 22 23], shape=(3,), dtype=int32)
<tf.RaggedTensor [[21, 22, 23]]>
2，tf.ragged_tensor的行拼接操作
r = tf.ragged.constant([[11, 12], [21, 22, 23], [], [41]])
r2 = tf.ragged.constant([[51, 52], [], [71]])
print(tf.concat([r, r2], axis = 0))
#------output------
<tf.RaggedTensor [[11, 12], [21, 22, 23], [], [41], [51, 52], [], [71]]>
3，tf.ragged_tensor的列拼接操作
注意： 對于列拼接，需要行數必須相同，否則會報錯！
r = tf.ragged.constant([[11, 12], [21, 22, 23], [], [41]])
r3 = tf.ragged.constant([[13, 14], [15], [], [42, 43]])
print(tf.concat([r, r3], axis = 1))
#------output------
<tf.RaggedTensor [[11, 12, 13, 14], [21, 22, 23, 15], [], [41, 42, 43]]>
4，將tf.RaggedTensor 轉化為 tf.Tensor(使用0來補空位)
注意： 因為tf.RaggedTensor為不規則矩陣，所以轉化時會使用0來補空位，填補在真實值后，
r = tf.ragged.constant([[11, 12], [21, 22, 23], [], [41]])
print(r.to_tensor())
#------output------
tf.Tensor(
[[11 12 0]
[21 22 23]
[ 0 0 0]
[41 0 0]], shape=(4, 3), dtype=int32)
四，tf.SparseTensor
tf.ragged.constant中的填充數只能在真實值的后面，可以使用tf.SparseTensor型別解決此問題，
1，tf.SparseTensor的定義
s = tf.SparseTensor(indices = [[0, 1], [1, 0], [2, 3]],
values = [1., 2., 3.],
dense_shape = [3, 4])
print(s)
#------output------
SparseTensor(indices=tf.Tensor(
[[0 1]
[1 0]
[2 3]], shape=(3, 2), dtype=int64), values=tf.Tensor([1. 2. 3.], shape=(3,), dtype=float32), dense_shape=tf.Tensor([3 4], shape=(2,), dtype=int64))
2，將tf.SparseTensor轉為tf.Tensor密集矩陣
s = tf.SparseTensor(indices = [[0, 1], [1, 0], [2, 3]],
values = [1., 2., 3.],
dense_shape = [3, 4])
print(tf.sparse.to_dense(s))
# ---output------
tf.Tensor(
[[0. 1. 0. 0.]
[2. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 3.]], shape=(3, 4), dtype=float32)
注意：若indices位置顛倒,tf.SparseTensor無法轉為tf.Tensor密集矩陣.可先使用tf.sparse.reorder排序，
s5 = tf.SparseTensor(indices = [[0, 2], [0, 1], [2, 3]],
values = [1., 2., 3.],
dense_shape = [3, 4])
print(s5)
s6 = tf.sparse.reorder(s5)
print(tf.sparse.to_dense(s6))
#-----output----------
SparseTensor(indices=tf.Tensor(
[[0 2]
[0 1]
[2 3]], shape=(3, 2), dtype=int64), values=tf.Tensor([1. 2. 3.], shape=(3,), dtype=float32), dense_shape=tf.Tensor([3 4], shape=(2,), dtype=int64))
tf.Tensor(
[[0. 2. 1. 0.]
[0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 3.]], shape=(3, 4), dtype=float32)
3，tf.SparseTensor的計算
s = tf.SparseTensor(indices = [[0, 1], [1, 0], [2, 3]],
values = [1., 2., 3.],
dense_shape = [3, 4])
print(s)
# 將tf.SparseTensor轉為tf.Tensor密集矩陣
print(tf.sparse.to_dense(s))
# tf.SparseTensor的計算
s2 = s * 2.0
print(s2)
# tf.SparseTensor不支持加法計算
try:
s3 = s + 1
except TypeError as ex:
print(ex)
s4 = tf.constant([[10., 20.],
[30., 40.],
[50., 60.],
[70., 80.]])
print(tf.sparse.sparse_dense_matmul(s, s4))
#---output----------
SparseTensor(indices=tf.Tensor(
[[0 1]
[1 0]
[2 3]], shape=(3, 2), dtype=int64), values=tf.Tensor([1. 2. 3.], shape=(3,), dtype=float32), dense_shape=tf.Tensor([3 4], shape=(2,), dtype=int64))
tf.Tensor(
[[0. 1. 0. 0.]
[2. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 3.]], shape=(3, 4), dtype=float32)
SparseTensor(indices=tf.Tensor(
[[0 1]
[1 0]
[2 3]], shape=(3, 2), dtype=int64), values=tf.Tensor([2. 4. 6.], shape=(3,), dtype=float32), dense_shape=tf.Tensor([3 4], shape=(2,), dtype=int64))
unsupported operand type(s) for +: 'SparseTensor' and 'int'
tf.Tensor(
[[ 30. 40.]
[ 20. 40.]
[210. 240.]], shape=(3, 2), dtype=float32)
五，tf.Variable
1 ，tf.Variable的定義
v = tf.Variable([[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]])
print(v) # 列印變數
print(v.value()) # 將變數變成tensor
print(v.numpy()) # 列印具體的數值
# ---output------
<tf.Variable 'Variable:0' shape=(2, 3) dtype=float32, numpy=
array([[1., 2., 3.],
[4., 5., 6.]], dtype=float32)>
tf.Tensor(
[[1. 2. 3.]
[4. 5. 6.]], shape=(2, 3), dtype=float32)
[[1. 2. 3.]
[4. 5. 6.]]
2，tf.Variable的賦值
# assign value
v.assign(2*v)
print(v.numpy())
v[0, 1].assign(42)
print(v.numpy())
v[1].assign([7., 8., 9.])
print(v.numpy())
# ----output-----
[[ 2. 4. 6.]
[ 8. 10. 12.]]
[[ 2. 42. 6.]
[ 8. 10. 12.]]
[[ 2. 42. 6.]
[ 7. 8. 9.]]
注意：變數的賦值只能用assign函式，不能使用=賦值
try:
v[1] = [7., 8., 9.]
except TypeError as ex:
print(ex)
# ----output-----
'ResourceVariable' object does not support item assignment
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