今日学んだこと＃0010

tensroflowのAPI

tensorflow実装のモデルをpytorchで実装するために，必要なtensorflowのAPIをまとめていく．

主に，下記サイトを参考にした． dev.classmethod.jp

型取得：get_shape()

>>> import tensorflow as tf
>>> tensor = tf.constant([[1, 1], [1, 1]])
>>> tensor.get_shape()
TensorShpae([Dimension(2), Dimension(2)])
>>> tensor.get_shape().as_list()
[2, 2]

縮約操作：reduce_sum()

>>> sess = tf.Session()
>>> t = tf.constant([[1, 1, 1], [2, 2, 2]])
>>> sess.run(tf.reduce_sum(t, axis=[0], keep_dims=True))
array([[3, 3, 3]], dtype=int32)
>>> sess.run(tf.reduce_sum(t, axis=[1], keep_dims=True))
array([[3],
       [6]], dtype=int32)

各要素を二乗：tf.sqaure()

>>> t =  tf.constant([[1], [2], [4]])
>>> sess.run(tf.square(t))
array([[ 1],
       [ 4],
       [16]], dtype=int32)

要素ごとに最大値を取得：tf.maximum()

>>> t =  tf.constant([[100, 2], [3, 4]])
>>> t_ =  tf.constant([[10, 20], [30, 40]])
>>> sess.run(tf.maximum(t, t_))
array([[100,  20],
       [ 30,  40]], dtype=int32)

要素ごとに平方根を取得：tf.sqrt()

>>> t =  tf.constant([[1., 2.], [3., 4.]])
>>> sess.run(tf.sqrt(t))
array([[1.       , 1.4142135],
       [1.7320508, 2.       ]], dtype=float32)