TensorFlow中的计算图有三种，分别是静态计算图，动态计算图，以及Autograph
目前TensorFlow2默认采用的是动态计算图，即每使用一个算子后，该算子会被动态加入到隐含的默认计算图中立即执行得到结果（在TensorFlow1中，采用的是静态计算图，需要先使用TensorFlow的各种算子创建计算图，然后再开启一个会话Session，显式执行计算图）。
对于动态图的好处显而易见，它方便调试程序，让TensorFlow代码的表现和Python原生代码的表现一样，写起来就像写numpy一样，各种日志打印，控制流全部都是可以使用的，当然，这相对于静态图来讲牺牲了些效率，因为使用动态图会有许多次Python进程和TensorFlow的C++进程之间的通信，而静态计算图构建完成之后几乎全部在TensorFlow内核上使用C++代码执行，效率更高。此外静态图会对计算步骤进行一定的优化，剪去和结果无关的计算步骤。
如何理解TensorFlow计算图？
TF通过计算图将计算的定义和执行分隔开, 这是一种声明式（declaretive）的编程模型. 确实, 这种静态图的执行模式优点很多,但是在debug时确实非常不方便(类似于对编译好的C语言程序调用,此时是我们无法对其进行内部的调试), 因此有了Eager Execution 我们可以不必再等到see.run(*)才能看到执行结果, 可以方便在IDE随时调试代码,查看OPs执行结果.
Tensorflow2——Eager模式简介以及运用
应用Tensorflow2.0的Eager模式快速构建神经网络
TensorFlow2 编程教程
python的with用法 这个叫上下文管理
with语句后面跟着的语句可以设定初始化执行一些函数，在退出时也可以执行一些函数
with语句后面跟着的as是变量，保存的是初始化后的返回值【没有返回值可以不用as】 with语句最后的冒号下的范围是中间过程执行的语句。
中间的语句执行完之后可以执行退出收尾的一些函数，比如 关闭文件、获取输出信息、获取错误信息。 ```python class Sample:
def enter(self):
print “In enter()”
return “Foo”
def exit(self, type, value, trace):
print “In exit()” def get_sample():
return Sample()with get_sample() as sample:
print “sample:”, sample ```输出的是
In enter()
sample: Foo
In exit()
定义常量，普通的tensor
idx = tf.constant(1)
# 输出 tf.Tensor(1, shape=(), dtype=int32)
tf.constant(1.)
# 输出 tf.Tensor(1.0, shape=(), dtype=float32)
#这是不配拥有维度吗
tf.constant([1])
# 输出 tf.Tensor([1], shape=(1,), dtype=int32)
#这是一维有1个数，下面的例子里有一维里面没有数据tf.Tensor([], shape=(0,), dtype=float32)
tf.constant([True, False])
# 输出 tf.Tensor([ True False], shape=(2,), dtype=bool)
tf.constant('hello nick')
在tensorflow中，我们可以使用 tf.device() 指定模型运行的具体设备，可以指定运行在GPU还是CUP上，以及哪块GPU上。
with tf.device('cpu'):
a = tf.constant([1])
with tf.device('gpu'):
b = tf.constant([1])
a.device # 设备属性
a.gpu() # cpu转gpu
a.numpy() # 获取numpy数据类型
a.shape # 获取a的属性
a.ndim # 获取维度
tf.rank(a) # 获取维度
a.name # 1.+历史遗留问题
数据类型判断
isinstance(a,tf.Tensor) # 判断是否为tensor
tf.is_tensor(a) # 判断是否为tensor
a.dtype,b.dtype,c.dtype # 判断数据类型
# tf.Variable
a = tf.range(5)
b = tf.Variable(a, name='input_data') # tensor转为Variable后具有求导的特性，即自动记录a的梯度相关信息
b.name # input_data:0
b.trainable # True
isinstance(b,tf.Tensor) # False
isinstance(b,tf.Variable) # True
tf.is_tensor(b) # True # 推荐使用
创建Tensor
a = tf.constant([3])
tf.ones_like(a)
# 输出 tf.Tensor([3], shape=(1,), dtype=int32)
tf.ones(0)
# 输出 tf.Tensor([], shape=(0,), dtype=float32)
tf.zeros(1)
# 输出 tf.Tensor([0.], shape=(1,), dtype=float32)
tf.ones([2])
# 输出 tf.Tensor([1. 1.], shape=(2,), dtype=float32)
# 加不加中括号是一样的。 因为已经限定了矩阵的内容是one 所以输入只能是改矩阵形状
tf.zeros([2,2])
# 输出
tf.Tensor(
[[0. 0.]
[0. 0.]], shape=(2, 2), dtype=float32)
tf.fill([2, 2], 0)# 还是这个好用，前面是形状，后面是填充值
# 输出
tf.Tensor(
[[0 0]
[0 0]], shape=(2, 2), dtype=int32)
创建数据分布
# 正态分布，均值为0，方差为0.5
tf.random.normal([2, 2], mean=0, stddev=0.5)
# 输出
tf.Tensor(
[[ 0.26348853 0.92483073]
[ 0.81219316 -0.52944314]], shape=(2, 2), dtype=float32)
# 均匀分布
tf.random.uniform([2, 2], minval=0, maxval=100, dtype=tf.int32)
# 输出
tf.Tensor(
[[73 14]
[84 77]], shape=(2, 2), dtype=int32)
a=tf.range(10)
# 输出 tf.Tensor([0 1 2 3 4 5 6 7 8 9], shape=(10,), dtype=int32)
idx = tf.random.shuffle(a) #将序列的所有元素随机排序
# 输出 tf.Tensor([4 2 0 5 1 8 9 6 3 7], shape=(10,), dtype=int32)
# 把0，1，2，3换成独热码
y = tf.range(4)
y = tf.one_hot(y, depth=10)
# 输出
tf.Tensor(
[[1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
[0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]], shape=(4, 10), dtype=float32)
# 计算标签和预测之间的均方误差。
out = tf.random.uniform([4, 10])
y = tf.range(4,8)
y = tf.one_hot(y, depth=10)
loss = tf.keras.losses.mse(y, out)
loss = tf.reduce_mean(loss)
高维数据选择
a = tf.ones([2, 3, 4, 6])
# 输出 倒数两个永远是行和列，然后限于输出形式，高维都是复制分组 很简单的
tf.Tensor(
[[[[1. 1. 1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1. 1. 1.]]
[[1. 1. 1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1. 1. 1.]]
[[1. 1. 1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1. 1. 1.]]]
[[[1. 1. 1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1. 1. 1.]]
[[1. 1. 1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1. 1. 1.]]
[[1. 1. 1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1. 1. 1.]]]], shape=(2, 3, 4, 6), dtype=float32)
print(a[0][1])
tf.Tensor(
[[1. 1. 1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1. 1. 1.]], shape=(4, 6), dtype=float32)
print(a[0].shape)
# 输出 (3, 4, 6)
print(a[0, ...].shape) # 省略号
# 输出 (3, 4, 6)
print(a[0, ..., 2].shape)
# 输出 (3, 4)
print(a[:, 0, :, :] .shape)
# 输出 (2, 4, 6)
print(a[:, :, :-1, :3] .shape)
# 输出 (2, 3, 3, 3)
print(a[:, :, ::2, 0:6:2] .shape) # 起点:终点:步长
# 输出 (2, 3, 2, 3)
步长和倒序
a = tf.range(4)
[0, 1, 2, 3]
a[::-1] #先取出全部数据再倒过来挨个输出
[3, 2, 1, 0]
a[::-2] #先取出全部数据再倒过来再隔一个输出
[3, 1]
a[2::-2] #range(9)也是[2, 0]
[2, 0]
a = tf.range(9)
print(a[3::-2])
[3 1]
a = tf.range(9)
print(a[4::-2])
[4 2 0]
a = tf.range(9)
print(a[::-2])
[8 6 4 2 0]
a = tf.range(9)
print(a[:2:-2])
[8 6 4]
reshape 重组数据
a = tf.random.normal([4, 28, 28, 3]) # a保存了4张图片，每张28行，28列，1个通道
tf.reshape(a, [4, -1, 3]).shape # 4*(-1)*3 = 4*28*28*3
#输出 TensorShape([4, 784, 3]) # 把行和列的数据混在一起了
tf.reshape(a, [4, -1]).shape
#输出 TensorShape([4, 2352])
tf.reshape(tf.reshape(a, [4, -1]), [4, 14, 56, 3]).shape
#输出 TensorShape([4, 14, 56, 3]) # 随便重塑形状了就
# 转置
a = tf.random.normal((4, 3, 2, 1))
tf.transpose(a).shape
#输出 TensorShape([1, 2, 3, 4])
tf.transpose(a, perm=[0, 1, 3, 2]).shape # 按照索引替换维度
#输出 TensorShape([4, 3, 1, 2])
Expand_dims（增加维度）
小贴士：
[1, 4, 35, 8] + [1, 4, 35, 8] = [2, 4, 35, 8]
a = tf.random.normal([4, 25, 8])
tf.expand_dims(a, axis=0).shape # 索引0前
#输出 TensorShape([1, 4, 25, 8])
tf.expand_dims(a, axis=3).shape # 索引3前
#输出 TensorShape([4, 25, 8, 1])
Squeeze（挤压维度）
小贴士：只删除维度为1的维度
tf.squeeze(tf.zeros([1,2,1,1,3])).shape
#输出 TensorShape([2, 3])
a = tf.zeros([1,2,1,3])
tf.squeeze(a,axis=0).shape
#输出 TensorShape([2, 1, 3])
tf.squeeze(a,axis=2).shape
#输出 TensorShape([1, 2, 3])
