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Tensorflow的常用矩阵生成方式
脚本专栏 2024/11/3 佚名
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我就废话不多说了，直接上代码吧！

#全0和全1矩阵

v1 = tf.Variable(tf.zeros([3,3,3]), name="v1") 

v2 = tf.Variable(tf.ones([10,5]), name="v2") 
 
#填充单值矩阵 
v3 = tf.Variable(tf.fill([2,3], 9)) 

 
#常量矩阵 
v4_1 = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]) 
v4_2 = tf.constant(-1.0, shape=[2, 3]) 


# 和v4_1形状一样的全1或全0矩阵

v5_1=tf.ones_like(v4_1)

v5_2=tf.zeros_like(v4_1) 


#生成等差数列 
v6_1 = tf.linspace(10.0, 12.0, 30, name="linspace")#float32 or float64 
v7_1 = tf.range(10, 20, 3)#just int32 
 
#生成各种随机数据矩阵 

#平均分布

v8_1 = tf.Variable(tf.random_uniform([2,4], minval=0.0, maxval=2.0, dtype=tf.float32, seed=1234, name="v8_1")) 
#正态分布

v8_2 = tf.Variable(tf.random_normal([2,3], mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=1234, name="v8_2")) 

#正态分布,但是去掉2sigma外的数字

v8_3 = tf.Variable(tf.truncated_normal([2,3], mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=1234, name="v8_3")) 

#把这3个行重排列
v8_5 = tf.random_shuffle([[1,2,3],[4,5,6],[6,6,6]], seed=134, name="v8_5")

以上都是计算图中的变量,需要sess.run()以后才能成为真正的数据

存取方式是：

np.save("v1.npy",sess.run(v1))#numpy save v1 as file 
test_a = np.load("v1.npy") 
print test_a[1,2]

这篇Tensorflow的常用矩阵生成方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

标签：
Tensorflow,矩阵,生成
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《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。

更新日志

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