Tensorflow版本:V2.8.0

  Tensorflow中所有的运算操作都是基于张量进行的。Tensorflow中的张量Tensor是具有统一类型的多维数组。这篇博文主要介绍张量的创建及基础操作。

1. 张量的创建

  Tensorflow中的数值类型数据根据其为度数划分，可以分为：标量、向量、矩阵、张量。而Tensorflow中的张量一般指维度数$>2$的数组(但这里不做区分)。

1.1 tf.constant()方法

  tf.constant()是一种常用的张量创建方法。具体代码如下：

这里有一点要注意，不同数值精度的张量不能直接进行计算，强制转化(tf.cast)之后才可以进行计算。具体如下：

1.2 创建特殊张量

  Tensorflow中有一些特殊的张量，比如全0或全1张量、自定义数值张量、符合特定分布的张量以及序列型张量。

• 创建全0、全1或自定义数值的张量。这种方法创建的张量中的元素值都是一样的。
  
• 创建符合特定分布的张量。
  

1.3 待优化张量

  前述使用tf.constant()方法创建的张量其实是常量张量，是不可变的张量。但在神经网络模型的训练中，尤其是$W$和$b$，需求不断地调整，这个时候再使用不可变张量就不合适了，所以Tensorflow中又提出了另一类型的张量：tf.Variable。其具体定义如下：

1.4 其他tf.xx_initializer()类方法

  Tensorflow中有几个以initializer结尾的方法，这几个方法的使用有一些特殊，因为这些方法得到的并不是张量，而是一个可调用对象。下面以tf.random_uniform_initializer()为例进行说明。具体如下：

1.5 其他类型的张量

  除了数值型的张量外，还可以创建布尔类型和字符串类型的张量。tf.strings模块提供了常见的字符串类型的工具函数，具体如下：

2. 基础操作

  Tensorflow中张量的基础操作很多都与Python中的Numpy类似，比如切片索引等。所以这里只会关注与Numpy中不同的部分。

2.1 维度变换

  Tensorflow中基本的维度变换操作主要有以下几种：改变视图reshape(这里不介绍了)、插入新维度expand_dims、删除维度squeeze、交换维度transpose、复制数据tile等。具体操作如下：

• 维度变换
  
  这里要注意，tf.expand_dims()和tf.squeeze()方法可以导致张量维度shape(又叫视图)的改变，但不会导致数据的改变(张量的总数据元素个数及数据在内存中的存储顺序都不会改变)，改变的仅仅是数据的理解方式。但是tf.tanspose()方法会改变张量中数据元素的存储顺序。
• 复制数据
  
  Tensorflow中也有类似numpy的广播机制，所以复制数据步骤一般不需要人工操作。但是广播机制并不会对数据真正对数据进行复制，节省了计算资源。

2.2 张量合并

  张量的合并是指将多个张量在某个维度上合并为一个张量。Tensorflow中提供了两个方法进行张量合并。

• tf.concat()拼接方法
  使用tf.concat()方法对多个张量进行合并时，除了合并维度，在非合并维度上的长度必须一致。该方法得到的合并后的张量不会产生新的维度，其在合并维度上的长度对所有张量在该维度上的长度之和。
  
• tf.stack()堆叠方法
  使用tf.stack()方法对多个张量进行合并时，所有待合并的张量的shape必须完全相等才可以。并且该方法得到的张量会新增一个维度。tf.stack()中的参数axis可以用来制定新增维度的位置。这里的axis可以为正也可以为负。当axis$\ge 0$时，在axis之前插入；否则在axis之后插入。

下面仅以d的计算进行就拆解，来详细看看tf.stack()的具体操作流程。具体如下：

2.3 张量分割

  张量合并的逆过程即为张量分割，可以将一个张量在指定维度上分割成多个张量。具体如下：

除了使用tf.split()方法之外，若希望将张量在某个维度上全部按长度为1的方式分割，可以直接使用tf.unstack()方法。具体如下：

参考文献

1. https://tensorflow.google.cn/guide/tensor
2. Tensorflow深度学习