张量的操作主要包括张量的结构操作和张量的数学运算。
张量结构操作诸如：张量创建，索引切片，维度变换，合并分割。
张量数学运算主要有：标量运算，向量运算，矩阵运算。另外我们会介绍张量运算的广播机制。
本篇我们介绍张量的结构操作。
一，创建张量
import tensorflow as tf numpy as np a = tf.constant([1,2,3],dtype = tf.float32) tf.print(a)
[1 2 3]b = tf.range(1,10,delta = 2) tf.print(b)
[1 3 5 7 9]c = tf.linspace(0.0,2*3.14,100print(c)
[0 0.0634343475 0.126868695 ... 6.15313148 6.21656609 6.28]d = tf.zeros([3,3]) tf.print(d)
[[0 0 0]
[0 0 0]
[0 0 0]]a = tf.ones([3,1)">]) b = tf.zeros_like(a,dtype=print(a) tf.print(b)
[[1 1 1]
[1 1 1]
[1 1 1]]
[[0 0 0]
[0 0 0]
[0 0 0]]b = tf.fill([3,2],5print(b)
[[5 5]
[5 5]
[5 5]]# 均匀分布随机 tf.random.set_seed(1.0) a = tf.random.uniform([5],minval=0,maxval=10print(a)
[1.65130854 9.01481247 6.30974197 4.34546089 2.9193902]正态分布随机 b = tf.random.normal([3,mean=0.0,stddev=1.0print(b)
[[0.403087884 -1.0880208 -0.0630953535]
[1.33655667 0.711760104 -0.489286453]
[-0.764221311 -1.03724861 -1.25193381]][[-0.457012236 -0.406867266 0.728577733 -0.892977774 -0.369404584]
[0.323488563 1.19383323 0.888299048 1.25985599 -1.95951891]
[-0.202244401 0.294496894 -0.468728036 1.29494202 1.48142183]
[0.0810953453 1.63843894 0.556645 0.977199793 -1.17777884]
[1.67368948 0.0647980496 -0.705142677 -0.281972528 0.126546144]]特殊矩阵 I = tf.eye(3,3) 单位矩阵 tf.(I) tf.print(" ") t = tf.linalg.diag([1,3]) 对角阵 tf.print(t)
[[1 0 0]
[0 1 0]
[0 0 1]]
[[1 0 0]
[0 2 0]
[0 0 3]]二，索引切片
张量的索引切片方式和numpy几乎是一样的。切片时支持缺省参数和省略号。
对于tf.Variable,可以通过索引和切片对部分元素进行修改。
对于提取张量的连续子区域，也可以使用tf.slice.
此外，对于不规则的切片提取,可以使用tf.gather,tf.gather_nd,tf.boolean_mask。
tf.boolean_mask功能最为强大，它可以实现tf.gather,tf.gather_nd的功能，并且tf.boolean_mask还可以实现布尔索引。
如果要通过修改张量的某些元素得到新的张量，可以使用tf.where，tf.scatter_nd。
tf.random.set_seed(3) t = tf.random.uniform([5,5],maxval=10,1)">tf.int32) tf.print(t)
[[4 7 4 2 9]
[9 1 2 4 7]
[7 2 7 4 0]
[9 6 9 7 2]
[3 7 0 0 3]]第0行 tf.print(t[0])
[4 7 4 2 9]倒数第一行 tf.print(t[-1])
[3 7 0 0 3]第1行第3列 tf.print(t[1,1)">print(t[1][3])
4
4第1行至第3行 tf.print(t[1:4,:]) tf.print(tf.slice(t,[1,0],[3,5])) tf.slice(input,begin_vector,size_vector)
[[9 1 2 4 7]
[7 2 7 4 0]
[9 6 9 7 2]]
[[9 1 2 4 7]
[7 2 7 4 0]
[9 6 9 7 2]]第1行至最后一行，第0列到最后一列每隔两列取一列 tf.print(t[1:4,:4:2])
[[9 2]
[7 7]
[9 9]]对变量来说，还可以使用索引和切片修改部分元素 x = tf.Variable([[1,4]],1)"> tf.float32) x[1,:].assign(tf.constant([0.0,0.0])) tf.print(x)
[[1 2]
[0 0]]a = tf.random.uniform([3,3,1)">print(a)
[[[7 3 9]
[9 0 7]
[9 6 7]]
[[1 3 3]
[0 8 1]
[3 1 0]]
[[4 0 6]
[6 2 2]
[7 9 5]]]省略号可以表示多个冒号 tf.print(a[...,1])
[[3 0 6]
[3 8 1]
[0 2 9]]以上切片方式相对规则，对于不规则的切片提取,tf.boolean_mask。
考虑班级成绩册的例子，有4个班级，每个班级10个学生，每个学生7门科目成绩。可以用一个4 10 7的张量来表示。
[[[52 82 66 ... 17 86 14]
[8 36 94 ... 13 78 41]
[77 53 51 ... 22 91 56]
...
[11 19 26 ... 89 86 68]
[60 72 0 ... 11 26 15]
[24 99 38 ... 97 44 74]]
[[79 73 73 ... 35 3 81]
[83 36 31 ... 75 38 85]
[54 26 67 ... 60 68 98]
...
[20 5 18 ... 32 45 3]
[72 52 81 ... 88 41 20]
[0 21 89 ... 53 10 90]]
[[52 80 22 ... 29 25 60]
[78 71 54 ... 43 98 81]
[21 66 53 ... 97 75 77]
...
[6 74 3 ... 53 65 43]
[98 36 72 ... 33 36 81]
[61 78 70 ... 7 59 21]]
[[56 57 45 ... 23 15 3]
[35 8 82 ... 11 59 97]
[44 6 99 ... 81 60 27]
...
[76 26 35 ... 51 8 17]
[33 52 53 ... 78 37 31]
[71 27 44 ... 0 52 16]]]抽取每个班级第0个学生，第5个学生，第9个学生的全部成绩 p = tf.gather(scores,[0,5,9],axis=1print(p)
[[[52 82 66 ... 17 86 14]
[24 80 70 ... 72 63 96]
[24 99 38 ... 97 44 74]]
[[79 73 73 ... 35 3 81]
[46 10 94 ... 23 18 92]
[0 21 89 ... 53 10 90]]
[[52 80 22 ... 29 25 60]
[19 12 23 ... 87 86 25]
[61 78 70 ... 7 59 21]]
[[56 57 45 ... 23 15 3]
[6 41 79 ... 97 43 13]
[71 27 44 ... 0 52 16]]]抽取每个班级第0个学生，第5个学生，第9个学生的第1门课程，第3门课程，第6门课程成绩 q = tf.gather(tf.gather(scores,axis=1),6],axis=2print(q)
[[[82 55 14]
[80 46 96]
[99 58 74]]
[[73 48 81]
[10 38 92]
[21 86 90]]
[[80 57 60]
[12 34 25]
[78 71 21]]
[[57 75 3]
[41 47 13]
[27 96 16]]]抽取第0个班级第0个学生，第2个班级的第4个学生，第3个班级的第6个学生的全部成绩 # indices的长度为采样样本的个数，每个元素为采样位置的坐标 s = tf.gather_nd(scores,indices = [(0,0),(2,4),(3,6)])
<tf.Tensor: shape=(3, 7), dtype=int32, numpy=
array([[52, 82, 66, 55, 17, 86, 14],
[99, 94, 46, 70, 1, 63, 41],
[46, 83, 80, 90, 85, 17]], dtype=int32)>以上tf.gather和tf.gather_nd的功能也可以用tf.boolean_mask来实现。
抽取每个班级第0个学生，第5个学生，第9个学生的全部成绩 p = tf.boolean_mask(scores,[True,False,True,True],axis=1 抽取第0个班级第0个学生，第2个班级的第4个学生，第3个班级的第6个学生的全部成绩 s =print(s)
[[52 82 66 ... 17 86 14]
[99 94 46 ... 1 63 41]
[46 83 70 ... 90 85 17]]利用tf.boolean_mask可以实现布尔索引 找到矩阵中小于0的元素 c = tf.constant([[-1,1,-1],[2,-2],-3,3]],1)">print(c,"\n) tf.print(tf.boolean_mask(c,c<0),1)">) tf.print(c[c<0]) 布尔索引，为boolean_mask的语法糖形式
[[-1 1 -1]
[2 2 -2]
[3 -3 3]]
[-1 -1 -2 -3]
[-1 -1 -2 -3]以上这些方法仅能提取张量的部分元素值，但不能更改张量的部分元素值得到新的张量。
如果要通过修改张量的部分元素值得到新的张量，可以使用tf.where和tf.scatter_nd。
tf.where可以理解为if的张量版本，此外它还可以用于找到满足条件的所有元素的位置坐标。
tf.scatter_nd的作用和tf.gather_nd有些相反，tf.gather_nd用于收集张量的给定位置的元素，
而tf.scatter_nd可以将某些值插入到一个给定shape的全0的张量的指定位置处。
找到张量中小于0的元素,将其换成np.nan得到新的张量 tf.where和np.where作用类似，可以理解为if的张量版本 c = tf.constant([[-1,1)">tf.float32) d = tf.where(c<0,tf.fill(c.shape,np.nan),c)
<tf.Tensor: shape=(3, 3), dtype=float32, numpy=
array([[nan, 1., nan],
[ 2., 2.,
[ 3., nan, 3.]], dtype=float32)>如果where只有一个参数，将返回所有满足条件的位置坐标 indices = tf.where(c<0) indices
<tf.Tensor: shape=(4, 2), dtype=int64, numpy=
array([[0, 0],
[0, 2],
[1,
[2, 1]])>将张量的第[0,0]和[2,1]两个位置元素替换为0得到新的张量 d = c - tf.scatter_nd([[0,1]],[c[0,c[2,1]],c.shape)
<tf.Tensor: shape=(3, numpy=
array([[ 0., -1.], -2.], 0., dtype=float32)>
scatter_nd的作用和gather_nd有些相反 可以将某些值插入到一个给定shape的全0的张量的指定位置处。 indices = tf.where(c<0) tf.scatter_nd(indices,tf.gather_nd(c,indices), numpy=
array([[-1.,
[ 0., -3., 0.]], dtype=float32)>
三，维度变换
维度变换相关函数主要有 tf.reshape,tf.squeeze,tf.expand_dims,tf.transpose.
tf.reshape 可以改变张量的形状。
tf.squeeze 可以减少维度。
tf.expand_dims 可以增加维度。
tf.transpose 可以交换维度。
tf.reshape可以改变张量的形状，但是其本质上不会改变张量元素的存储顺序，所以，该操作实际上非常迅速，并且是可逆的。
a = tf.random.uniform(shape=[1,2],minval=0,maxval=255,1)">(a.shape) tf.print(a)
TensorShape([1, 3, 2])
[[[[135 178]
[26 116]
[29 224]]
[[179 219]
[153 209]
[111 215]]
[[39 7]
[138 129]
[59 205]]]]改成 （3,6）形状的张量 b = tf.reshape(a,6(b.shape) tf.print(b)
TensorShape([3, 6])
[[135 178 26 116 29 224]
[179 219 153 209 111 215]
[39 7 138 129 59 205]] 改回成 [1,2] 形状的张量
c = tf.reshape(b,1)">print(c)
[[[[135 178]
[26 116]
[29 224]]
[[179 219]
[153 209]
[111 215]]
[[39 7]
[138 129]
[59 205]]]]如果张量在某个维度上只有一个元素，利用tf.squeeze可以消除这个维度。
和tf.reshape相似，它本质上不会改变张量元素的存储顺序。
张量的各个元素在内存中是线性存储的，其一般规律是，同一层级中的相邻元素的物理地址也相邻。
s = tf.squeeze(a) tf.(s.shape) tf.print(s)
TensorShape([3, 2])
[[[135 178]
[26 116]
[29 224]]
[[179 219]
[153 209]
[111 215]]
[[39 7]
[138 129]
[59 205]]]d = tf.expand_dims(s,axis=0) 在第0维插入长度为1的一个维度
<tf.Tensor: shape=(1, numpy=
array([[[[135, 178],
[ 26, 116],
[ 29, 224]],
[[179, 219],
[153, 209],
[111, 215]],
[[ 39, 7],
[138, 129],
[ 59, 205]]]], dtype=int32)>tf.transpose可以交换张量的维度，与tf.reshape不同，它会改变张量元素的存储顺序。
tf.transpose常用于图片存储格式的变换上。
Batch,Height,Width,Channel a = tf.random.uniform(shape=[100,600,4],1)">(a.shape) 转换成 Channel,Batch s= tf.transpose(a,perm=[3,0]) tf.print(s.shape)
TensorShape([100, 600, 4])
TensorShape([4, 100])
四，合并分割
和numpy类似，可以用tf.concat和tf.stack方法对多个张量进行合并，可以用tf.split方法把一个张量分割成多个张量。
tf.concat和tf.stack有略微的区别，tf.concat是连接，不会增加维度，而tf.stack是堆叠，会增加维度。
a = tf.constant([[1.0,2.0],[3.0,4.0]]) b = tf.constant([[5.0,6.0],[7.0,8.0]]) c = tf.constant([[9.0,10.0],[11.0,12.0]]) tf.concat([a,b,c],axis = 0)
<tf.Tensor: shape=(6, numpy=
array([[ 1., 2.], 4.],
[ 5., 6.],
[ 7., 8.],
[ 9., 10.],
[11., 12.]], dtype=float32)>tf.concat([a,axis = 1)
<tf.Tensor: shape=(2, 6), 5., 6., 9., 4., 7., 8., 11., dtype=float32)>tf.stack([a,c])
<tf.Tensor: shape=(3, 2, numpy=
array([[[ 1.,
[ 3., 4.]],
[[ 5.,
[ 7., 8.]],
[[ 9.,
[11., 12.]]], dtype=float32)>tf.stack([a,axis=1)
<tf.Tensor: shape=(2,
[ 5.,
[ 9., 10.]],
[[ 3., dtype=float32)>a = tf.constant([[1.0,1)">]]) c = tf.concat([a,axis = 0)
tf.split是tf.concat的逆运算，可以指定分割份数平均分割，也可以通过指定每份的记录数量进行分割。
tf.split(value,num_or_size_splits,axis) tf.split(c,axis = 0) 指定分割份数，平均分割
[<tf.Tensor: shape=(2, numpy=
array([[1., 2.],
[3., 4.]], dtype=float32)>,
<tf.Tensor: shape=(2, numpy=
array([[5., 6.],
[7., 8.]], numpy=
array([[ 9., dtype=float32)>]tf.split(c,axis = 0) 指定每份的记录数量
[<tf.Tensor: shape=(2, dtype=float32)>]
参考：
开源电子书地址：https://lyhue1991.github.io/eat_tensorflow2_in_30_days/
GitHub 项目地址：https://github.com/lyhue1991/eat_tensorflow2_in_30_days
原文链接：/tensorflow/991504.html