tensorflow中的常用函数

写在前面，不是公共博客，只是记录我看代码时遇到的功能，百度随意记录。

此外，在科研中遇到的tf或者pytorch中的不知道功能的函数，都可以在python console中查看相关文档。

 首先是 import tensorflow。dir()函数帮助查看tensorflow下面的子文件（函数）

 然后是运用help()函数，注意在查看tf中的方法时，不需要加括号进去

1. tf.one_hot函数

one_hot(indices, depth, on_value=None, off_value=None, axis=None, dtype=None, name=None)
    Returns a one-hot tensor

用于将indices转换成one-hot类型的数据，depth为one-hot向量的长度。

a = [1, 2, 3]
tensorflow.one_hot(a, 3) # depth为3
output:
<tf.Tensor: shape=(3, 3), dtype=float32, numpy=
array([[0., 1., 0.],
       [0., 0., 1.],
       [0., 0., 0.]], dtype=float32)>

2. tf.sparse.SparseTensor类

SparseTensor(indices, values, dense_shape)

indices：表示稀疏矩阵的非零值元素的索引值，是二维的

values：表示稀疏矩阵中非零元素，与indices一一对应，是一维的

dense_shape：表示稀疏矩阵的维度

3. tf.reduce_sum函数

表示的是求和函数，可以通过调整 axis =0,1 的维度来控制求和维度

reduce_sum(input_tensor, axis=None, keepdims=False, name=None)