重磅干货,第一时间送达 1 排序1.1 sort:返回逆序排序后的Tensorimport tensorflow as tf a = tf.random.shuffle(tf.range(6)) a <tf.Tensor: id=4, shape=(6,), dtype=int32, numpy=array([3, 1, 5, 2, 0, 4])> tf.sort(a) # 默认是顺序排列 <tf.Tensor: id=17, shape=(6,), dtype=int32, numpy=array([0, 1, 2, 3, 4, 5])> tf.sort(a, direction='ASCENDING') # 默认顺序排列 <tf.Tensor: id=30, shape=(6,), dtype=int32, numpy=array([0, 1, 2, 3, 4, 5])> tf.sort(a, direction='DESCENDING') # 指定逆序排列 <tf.Tensor: id=40, shape=(6,), dtype=int32, numpy=array([5, 4, 3, 2, 1, 0])> 也对多维Tensor排序,当对多维Tensor进行排序时,可以通过axis参数指定需要排序的维度,默认axis默认值为-1,也就是对最后一维进行排序。 b = tf.random.uniform([3, 3], minval=1, maxval=10,dtype=tf.int32) b <tf.Tensor: id=46, shape=(3, 3), dtype=int32, numpy= tf.sort(b) <tf.Tensor: id=59, shape=(3, 3), dtype=int32, numpy= tf.sort(b,axis=0) # 通过axis参数指定第一维度,也就是列进行排序 <tf.Tensor: id=91, shape=(3, 3), dtype=int32, numpy= 1.2 argsort:返回排序后的索引a <tf.Tensor: id=4, shape=(6,), dtype=int32, numpy=array([1, 3, 2, 4, 5, 0])> tf.argsort(a, direction='ASCENDING') # 返回排序之后的索引组成的Tensor, 默认是顺序排列 <tf.Tensor: id=125, shape=(6,), dtype=int32, numpy=array([5, 0, 2, 1, 3, 4])> tf.argsort(a, direction='DESCENDING') # n逆序排列 <tf.Tensor: id=136, shape=(6,), dtype=int32, numpy=array([4, 3, 1, 2, 0, 5])> 可以通过axis参数指定需要排序的维度,默认获取-1维度排序后索引: b <tf.Tensor: id=46, shape=(3, 3), dtype=int32, numpy= tf.argsort(b) # 默认对最后一维度排序,也就是以行为单位排序 <tf.Tensor: id=134, shape=(3, 3), dtype=int32, numpy= tf.argsort(b,axis=0) # 指定第一维度进行排序,也就是以列为单位进行排序 <tf.Tensor: id=149, shape=(3, 3), dtype=int32, numpy= 返回的张量中,每一个元素表示b中原来元素在该行中的索引。 1.3 top_k:返回逆序排序后的前个元素组成的Tensorsort()方法和argsort()方法都是对给定Tensor的所有元素进行排序,在某些情况下如果我们只是要获取排序的前几个元素,这时候使用sort()或argsort()方法就有些浪费时间了,这时候可以使用top_k()方法。top_k()方法可以指定获取前k个元素。 注意:top_k()方法在tf.math模块中。 a <tf.Tensor: id=4, shape=(6,), dtype=int32, numpy=array([3, 1, 5, 2, 0, 4])> top_2 = tf.math.top_k(a, 2) # 获取排序后前两位 top_2 TopKV2(values=<tf.Tensor: id=153, shape=(2,), dtype=int32, numpy=array([5, 4])>, indices=<tf.Tensor: id=154, shape=(2,), dtype=int32, numpy=array([2, 5])>) 从上述输出可以看到,top_k()方法返回的是一个TopKV2类型对象,内部包含两部分数据:第一部分是排序后的真实数据[5, 4],可以通过TopKV2对象的values属性获取;第二部分是排序后数据所在原Tensor中的索引[2, 5],可以通过TopKV2对象的indices获取。 top_2.values <tf.Tensor: id=153, shape=(2,), dtype=int32, numpy=array([5, 4])> top_2.indices <tf.Tensor: id=154, shape=(2,), dtype=int32, numpy=array([2, 5])> 对于高维Tensor也是一样的: b <tf.Tensor: id=152, shape=(3, 3), dtype=int32, numpy= tf.math.top_k(b, 2) TopKV2(values=<tf.Tensor: id=211, shape=(3, 2), dtype=int32, numpy= 注意:top_k()方法只能对最后一维度进行排序。 2 最小值、最大值、平均值2.1 reduce_min、reduce_max、reduce_mean(1)reduce_min():求最小值 a = tf.random.uniform([3, 3], minval=1, maxval=10, dtype=tf.int32) a <tf.Tensor: id=162, shape=(3, 3), dtype=int32, numpy= 不指定维度时,获取整个Tensor的最小值: tf.reduce_min(a) # 最小值 <tf.Tensor: id=169, shape=(), dtype=int32, numpy=1> 通过axis参数可以对指定维度求最小值: tf.reduce_min(a, axis=0) # 求指定维度的最小值 <tf.Tensor: id=172, shape=(3,), dtype=int32, numpy=array([4, 6, 1])> (2)reduce_max():求最大值 tf.reduce_max(a) # 最大值 <tf.Tensor: id=175, shape=(), dtype=int32, numpy=9> tf.reduce_max(a, axis=-1) # 求最后一维度的最大值 <tf.Tensor: id=190, shape=(3,), dtype=int32, numpy=array([9, 8, 8])> (3)reduce_mean():求平均值 不指定维度时,求整个Tensor所有元素的平均值: tf.reduce_mean(a) # 整个Tensor所有元素的平均值 <tf.Tensor: id=227, shape=(), dtype=int32, numpy=4> tf.reduce_mean(a, axis=0) # 求第一维度(行)均值 <tf.Tensor: id=196, shape=(3,), dtype=int32, numpy=array([6, 7, 2])> 在上面求均值的例子中,因为Tensor的dtype为int32,所以求出来的均值也是int32,而不是浮点型。如果需要求浮点型的均值,就需要将a的类型先转换为float32: tf.reduce_mean(tf.cast(a, tf.float32), axis=0) <tf.Tensor: id=200, shape=(3,), dtype=float32, numpy=array([6.6666665, 7.3333335, 2.3333333], dtype=float32)> 2.2 argmin()、argmax()argmin()、argmax()返回最大值最小值的索引组成的Tensor。 (1)argmin():求最小值索引 a = tf.random.uniform([3,3],minval=1, maxval=10, dtype=tf.int32) a <tf.Tensor: id=205, shape=(3, 3), dtype=int32, numpy= b = tf.random.uniform([3,3,3],minval=1, maxval=10, dtype=tf.int32) b <tf.Tensor: id=210, shape=(3, 3, 3), dtype=int32, numpy= tf.argmin(a) # 默认是第0维度 <tf.Tensor: id=213, shape=(3,), dtype=int64, numpy=array([1, 2, 0], dtype=int64)> tf.argmin(b) <tf.Tensor: id=216, shape=(3, 3), dtype=int64, numpy= 对于shape为(3, 3)的Tensor,argmin(a)返回的是shape为(3,)的Tensor,因为没有指定比较的维度,默认比较的是第0维度的元素,也就是每一列数据;对于shape为(3,3,3)的Tensor,argmin(a)返回的是shape为(3,3)的Tensor,默认比较的是第0维度的元素,也就是每一块对应位置的元素,例如第一块的5、第二块的9、第三块的9比较,第一块的5最小,索引为0,所以返回的Tensor中第一个元素是0。 注意:argmin()方法在没有指定维度时,默认返回的是第0维度最小值的索引,这与reducemin()方法不同,reducemin()方法在没有指定维度是是返回整个Tensor中所有元素中的最小值。 (2)argmax():求最大值索引 a = tf.random.uniform([3,3,3],minval=1, maxval=10, dtype=tf.int32) a <tf.Tensor: id=221, shape=(3, 3, 3), dtype=int32, numpy= tf.argmax(a, axis=0) # 第一维度,也就是每一块 <tf.Tensor: id=233, shape=(3, 3), dtype=int64, numpy= tf.argmax(a, axis=2) # 第三维度,也就是每一行 <tf.Tensor: id=236, shape=(3, 3), dtype=int64, numpy= 作者博客: https://www.cnblogs.com/chenhuabin 作者github: https://github.com/ChenHuabin321/tensorflow2_tutorials |
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