一、常見的OP
1、舉例
| 類型 | 實(shí)例 |
| 標(biāo)量運(yùn)算 | add，sub，mul，div，exp，log，greater，less，equal |
| 向量運(yùn)算 | concat，slice，splot，canstant，rank，shape，shuffle |
| 矩陣運(yùn)算 | matmul，matrixinverse，matrixdateminant |
| 帶狀態(tài)的運(yùn)算 | variable，assgin，assginadd |
| 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組件 | softmax，sigmoid，relu，convolution，max_pool |
| 存儲(chǔ)、恢復(fù) | save，restore |
| 隊(duì)列及同步運(yùn)算 | enqueue，dequeue，mutexAcquire，mutexRelease |
| 控制流 | merge，switch，enter，leave，nextIteration |
二、什么是操作函數(shù)和操作對(duì)象
1、說(shuō)明
（1）一個(gè)操作對(duì)象（Operation）是TensorFlow圖中的一個(gè)節(jié)點(diǎn)，可以接收0個(gè)或者多個(gè)輸入Tensor，并且可以輸出0個(gè)或者多個(gè)Tensor，Operation對(duì)象是通過(guò)op構(gòu)造函數(shù)（如tf.matmul()）創(chuàng)建的
（2）例如c = tf.matmul(a, b)創(chuàng)建了一個(gè)Operation對(duì)象，類型為MatMul類型，它將張量a、b作為輸入，c作為輸出
（3）其中tf.matmul()是函數(shù)，在執(zhí)行matmul函數(shù)的過(guò)程中會(huì)通過(guò)MatMul類型創(chuàng)建一個(gè)與之對(duì)應(yīng)的對(duì)象
2、前一篇圖例中有Const和Const_1就是tf.constant()生成的操作對(duì)象
這個(gè)操作對(duì)象輸入的是Tensor對(duì)象，輸出的也是Tensor對(duì)象
相當(dāng)于前面機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)例化一個(gè)預(yù)估器對(duì)象，操作函數(shù)實(shí)例化了一個(gè)操作對(duì)象，然后操作對(duì)象輸入對(duì)象轉(zhuǎn)變?yōu)檩敵鰧?duì)象
3、可以理解為操作函數(shù)都會(huì)產(chǎn)生一個(gè)操作對(duì)象，通過(guò)對(duì)象對(duì)參數(shù)進(jìn)行處理
三、打印語(yǔ)句
1、語(yǔ)句類似于
Tensor("Const:0", shape=(), dtype=int32)
Tensor("Const_1:0", shape=(), dtype=int32)
打印返回的都是Tensor對(duì)象，而不是看到操作
2、指令名稱
Tensor分成三個(gè)部分，其中“Const:0”、“Const_1:0”告訴我們這個(gè)Tensor對(duì)象是由哪一個(gè)操作產(chǎn)生的，稱為指令名稱！
3、打印出來(lái)的是張量值，可以理解成Operation中包含了這個(gè)值
4、每一個(gè)Operation指令都對(duì)應(yīng)一個(gè)唯一的名稱，如Count:0
5、tf.Tensor輸出該張量的名稱的形式為<OP_NAME>:<i>，其中
<OP_NAME>：是生成該張量的指令的名稱
<i>：是一個(gè)整數(shù)，它表示該張量在指令的輸出中的索引
四、指令名稱
1、tf.Graph對(duì)象為其包含的tf.Operation對(duì)象定義了一個(gè)命名空間
一張圖一個(gè)命名空間
2、TensorFlow會(huì)自動(dòng)為圖中的每個(gè)指令選擇一個(gè)唯一名稱，用戶也可以指定描述性名稱，是程序閱讀起來(lái)更輕松
3、改寫指令名稱
每個(gè)創(chuàng)建新的tf.Operation或返回新的tf.Tensor的API函數(shù)可以接受可選的name參數(shù)文章來(lái)源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-828445.html
4、例子
tf.constant(42, name="answer")
創(chuàng)建了一個(gè)名稱為answer的新tf.Operation并返回一個(gè)名為answer:0的tf.Tensor。如果默認(rèn)圖已包含名為answer的指令，則TensorFlow會(huì)在名稱上附加1、2等字符，以便讓名稱具有唯一性
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到了這里，關(guān)于深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)之《TensorFlow框架（4）—Operation》的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
