tf基本函数

说明

在使用tensorflow构建网络的过程中，发现了很多功能相同或者相近的函数，为方便以后的使用和函数选择，特在此处进行说明标注

基本功能

• tf.assign() 往内存地址中初始化一个数据（其实就是赋值）

  当多次进行赋值时，则该位置存储多个值，每次输出随机展示，但是多倾向展示第一次赋值的数据
  参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/43746516

• tf.control_dependencies() 指定操作的依赖关系

  控制依赖针对上下文环境中建立的操作有效

  参考：https://blog.csdn.net/PKU_Jade/article/details/73498753

逻辑关系

• tf.cond() if...else...语句

矩阵乘法

• tf.tensordot()

• tf.matmul()

基本运算

• tf.subtract() 矩阵的减法
• tf.add() 矩阵的加法

x=tf.constant([[1,2],[2,1]])
y=tf.constant([[0,1]])
z=tf.constant([[0],[1]])

sess.run(tf.subtract(x, y))
sess.run(tf.subtract(x, z))
sess.run(tf.subtract(x, 1))

sess.run(tf.add(x, y))
sess.run(tf.add(x, z))
sess.run(tf.add(x, 1))

结果分别是：

[[0,1],[1,0]]
[[1,1],[2,0]]
[[0,1],[1,0]]

[[1,3],[2,2]]
[[1,3],[2,2]]
[[2,3],[3,2]]

网络层标准化