codecamp

tf.range函数:创建数字序列

tf.range 函数
range(limit, delta=1, dtype=None, name='range')
range(start, limit, delta=1, dtype=None, name='range')

该函数的使用定义在:tensorflow/python/ops/math_ops.py.

请参阅指南:生成常量,序列和随机值>序列

创建一个数字序列.

创建一个数字序列,该数字开始于 start 并且将 delta 增量扩展到不包括 limit 的序列.

除非明确提供,否则得到的张量的 dtype 是从输入中推断出来的.

像 Python 内置的 range,start 默认为 0,所以 range(n) = range(0, n).

例如:

start = 3
limit = 18
delta = 3
tf.range(start, limit, delta)  # [3, 6, 9, 12, 15]

start = 3
limit = 1
delta = -0.5
tf.range(start, limit, delta)  # [3, 2.5, 2, 1.5]

limit = 5
tf.range(limit)  # [0, 1, 2, 3, 4]

参数:

  • start:0-D Tensor(标量).如果 limit 不是 None,则作为该范围中的第一个条目;否则,作为范围限制,并且第一项默认为0.
  • limit:0-D Tensor(标量).序列上限,具有排他性.如果没有,则默认值为 start,但是该范围的第一个条目默认为0.
  • delta:0-D Tensor(标量).递增 start 的数字.默认为1.
  • dtype:结果张量的元素的类型.
  • name:操作的名称.默认为“range”.

返回:

dtype 类型的一维 Tensor.

numpy 兼容性

相当于 np.arange

TensorFlow函数:tf.random_uniform_initializer
tf.rank函数:返回TensorFlow张量的秩
温馨提示
下载编程狮App,免费阅读超1000+编程语言教程
取消
确定
目录

TensorFlow 函数介绍

TensorFlow 函数模块:tf

TensorFlow的image模块

TensorFlow使用之tf.io

TensorFlow使用之tf.keras

TensorFlow函数教程:tf.keras.applications

TensorFlow函数教程:tf.keras.backend

TensorFlow使用之tf.metrics

TensorFlow使用之tf.nn

TensorFlow使用之tf.python_io

TensorFlow 功能函数

关闭

MIP.setData({ 'pageTheme' : getCookie('pageTheme') || {'day':true, 'night':false}, 'pageFontSize' : getCookie('pageFontSize') || 20 }); MIP.watch('pageTheme', function(newValue){ setCookie('pageTheme', JSON.stringify(newValue)) }); MIP.watch('pageFontSize', function(newValue){ setCookie('pageFontSize', newValue) }); function setCookie(name, value){ var days = 1; var exp = new Date(); exp.setTime(exp.getTime() + days*24*60*60*1000); document.cookie = name + '=' + value + ';expires=' + exp.toUTCString(); } function getCookie(name){ var reg = new RegExp('(^| )' + name + '=([^;]*)(;|$)'); return document.cookie.match(reg) ? JSON.parse(document.cookie.match(reg)[2]) : null; }