Tensorflowにおける関数一覧まとめ [詳解 ディープラーニング]
「詳解ディープラーニング」という本で疑問に思ったり、特に説明が書いてなかったTensorflowの関数をメモ書きします。
簡単にまとめているので、間違ってたらごめんなさい。
Tensorflow 関数一覧
tf.Variable(shape) →変数の生
tf.zeros() →要素が0の多次元配列の生
np.dot() →行列同士の
sigmoid() →シグモイド関数
tf.placeholder(データ型, shape) →データ数や次元が可変でも変更可能な空の「入れ物」
tf.matmul() →行列同士の積 np.dot()と類似
tf.reduce.sum(shape, reduction_indices=[1]) →与えられたリストのすべての要素の和、行列のどの方向に向かって和をとるか指定可能np.sum()と類似
tf.reduce.mean() →与えられたリストのすべての要素の平均
tf.greater(x, y) →x>yの真理値（True , False）を返す
tf.to_float() →データ型をfloatにする
tf.log() →logをとる
tf.equal(x, y) →x==yの真理値を返す bool型（True, False）
tf.argmax(y, 1) →リストyから最大の要素を求める1は軸方向(axis=0:縦, axis=1:横)
tf.truncated_nomal() →切断正規分布に伴うテンソルの作成, stddevは標準偏差
tf.clip_by_value(y, 1e-10, 1.0) →yに下限値と上限値を設ける(この場合1e-10～1.0まで)
np.sqrt(1.0 / n) →ルート(1/n)
enumerate(リスト, n) →リストを展開する際に、インデックス付きで要素を展開する(nは任意のインデックス番号から始める)
len(リスト) →リストのサイズを取得する
tf.square() →要素をそれぞれ2乗する
tuple() →リストとほぼ同様の扱いだが、変更ができない
dict() →リストを辞書へと変更する
tf.concat([x, y], n) →xとyのテンソルを結合する nは軸方向
tf.einsum( ‘今ある足’ -> ’残したい足’) →アインシュタインの縮約記法 詳しくは http://www.procrasist.com/entry/einsum
tf.transpose() → 行列を転置する
tf.cast(変更前のリスト, 変更後の型) →型の変更に用いる（bool型をfloat型などに変更）
これからも追記したいと思います。
