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Tensorflow的常用矩阵生成方式
脚本专栏 2025/1/4 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。

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一句话新闻
苹果官宣WWDC 2024！预计会有大批AI功能 - 2025/1/4

3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。

苹果官方表示：

在线参加 Apple 每年规模最大的开发者盛会。亲眼见证 Apple 最新平台、技术和工具的发布。了解如何创建和改进你的 App 和游戏。与 Apple 设计师和工程师互动交流，与全球开发者社区建立联系。以上活动均免费在线举行。

探索各种新的工具、框架和功能，助力你打造出理想的 App 和游戏。通过视频讲座学习新技能，与 Apple 专家进行一对一会面，以推进你的项目，完善你的构思。

Swift Student Challenge 旨在支持和鼓舞下一代开发者、创作者和企业家。太平洋时间 3 月 28 日，我们将公布今年的获奖者名单。获奖者将有资格参加在 Apple Park 举办的特别活动。我们还会选出 50 名杰出获胜者，他们将受邀前往库比提诺，获得为期三天的非凡体验，包括参加 Apple Park 的特别活动。

RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

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