一、數(shù)據(jù)合并與分割

1.tf.concat()

填入兩個(gè)tensor, 指定某維度，在指定的維度合并。除了合并的維度之外，其他的維度必須相等。

2.tf.split()

填入tensor，指定維度，指定分割的數(shù)量。例如原數(shù)據(jù)維度是[2,4,35,8]，當(dāng)分割數(shù)量指定為2，維度是最后一維時(shí)，會(huì)分割成兩個(gè)tensor，維度均是[2,4,35,4]。分割的維度，也可以直接指定數(shù)量及維度。比如指定為[2,2,4]，則會(huì)分成三個(gè)tensor，最后一個(gè)維度分別是2,2,4。

3.tf.stack()

該方法會(huì)創(chuàng)造新的維度。要求兩個(gè)合并的數(shù)據(jù)維度全部一樣，在哪個(gè)維度合并，就會(huì)在哪個(gè)維度前面產(chǎn)生一個(gè)新維度，可以根據(jù)這個(gè)維度進(jìn)行選擇。

二、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)

注意：tf中指定維度的時(shí)候，就是把指定的維度上的內(nèi)容進(jìn)行操作，保留剩下的維度。

比如(2,3)，求范數(shù)，如果指定axis=1，也就是列，那就是說，使用列上的3個(gè)數(shù)據(jù)，去求范數(shù)。得到的就是2維向量。也就是，指定了哪個(gè)維度，就會(huì)消去哪個(gè)維度。

1.tf.norm()

求范數(shù)，如果不指定幾范數(shù)就是二范數(shù)。

指定ord=1就是1范數(shù)?？梢灾付ňS度，就是把指定的維度上的內(nèi)容求范數(shù)，保留剩下的維度。

比如(2,3)，如果指定axis=1，也就是列，那就是說，使用列上的3個(gè)數(shù)據(jù)，去求范數(shù)。得到的就是2維向量。也就是，指定了哪個(gè)維度，就會(huì)消去哪個(gè)維度。

2.reduce_min/max/mean()

求數(shù)據(jù)的最小值、最大值、均值。這里有一個(gè)reduce，意思是提醒我們維度會(huì)降低。

3.tf.argmax/argmin()

返回最大值、最小值的索引，如果不指定維度，那就是默認(rèn)把第0維的求出來。

4.tf.equal()

填入兩個(gè)tensor，形狀需要一樣，返回一樣形狀的布爾tensor，可以通過先轉(zhuǎn)換成整型（1,0），再累加的方式，求得兩個(gè)tensor中相同數(shù)據(jù)的數(shù)量。

5.tf.unique()

和numpy中的unique一樣。

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