TensorFlowのAPIメモ(Python)


行列計算も統計もよく分からん、numpyなんて使ったこと無い。なのでTensorFlowのAPIが理解できない。
・・・というわけで、よく分からないAPIを一つずつ動かしてみて、どんな動きをするのかを確認するメモ。
専門知識は全くありませんので、ツッコミ・コメントお待ちしています。
参考:公式のAPIリファレンス

お試し方法
Pythonの対話モードで下記を一つずつ試してみる。

>>> import tensorflow as tf
>>> sess = tf.Session()
>>> sess.run()

API

tf.size(input, name=None)

>>> sess.run(tf.size([0,1,2]))
3
>>> sess.run(tf.size([[0,1,2]]))
3
>>> sess.run(tf.size([[0,1,2],[4,5,6]]))
6

要素の個数を返すらしい。

tf.expand_dims(input, dim, name=None)

>>> sess.run(tf.expand_dims([0,1,2,3], 1))
array([[0],
[1],
[2],
[3]], dtype=int32)
>>> sess.run(tf.expand_dims([[0,1,2,3],[4,5,6,7]], 1))
array([[[0, 1, 2, 3]],
[[4, 5, 6, 7]]], dtype=int32)
>>> sess.run(tf.expand_dims([[0,1,2,3],[4,5,6,7]], 2))
array([[[0],
[1],
[2],
[3]],
[[4],
[5],
[6],
[7]]], dtype=int32)

dimで指定された次元(Rank)分をinputに追加するらしい。
inputのRankが1で、dimに1が指定されてたら、戻り値はRank2になる。

tf.range(start, limit=None, delta=1, name=’range’)

>>> sess.run(tf.range(5))
array([0, 1, 2, 3, 4…この記事の続きを読む

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