深度学习框架TensorFlow.NET之数据类型及张量2（C#）

环境搭建参考：

深度学习框架TensorFlow.NET环境搭建1（C#）-CSDN博客

由于本文作者水平有限，如有写得不对的地方，往指出

声明变量：tf.Variable

声明常量：tf.constant

下面通过代码的方式进行学习

一  数据类型学习

1.1  数据类型输出及运算(包括变量及常量的声明及操作)

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
using static Tensorflow.Binding;
using Tensorflow;

namespace TensorFlowNetDemo
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            ResourceVariable intVar = tf.Variable<int>(10, name: "int变量");
            ResourceVariable floatVar = tf.Variable<float>(1.2f, name: "float变量");
            //字符串的值不能出现中文，不然会报错
            ResourceVariable strVar = tf.Variable<string>("Hello World", name: "字符串变量");
            ResourceVariable boolVar = tf.Variable<bool>(false, name: "bool变量");
            Tensor number1 = tf.constant(2,name:"常量2名称");
            Tensor number2 = tf.constant(3,name:"常量2名称");
            Tensor addResult = tf.add(number1, number2);
            Tensor addResult2= tf.add(intVar, number1);
            Tensor addResult3 = tf.add(intVar.numpy(), number1);    //int类型和int类型相加正常
            //Tensor addResult4 = tf.add(floatVar, number1);  float类型和int类型相加会报错
            Console.WriteLine("intVar数值为:" + intVar.numpy()+ " 变量名为:"+intVar.Name);
            
            Console.WriteLine("floatVar数值为:" + floatVar.numpy() + " 变量名为:" + floatVar.Name);
            Console.WriteLine("strVar数值为:" + strVar.numpy() + " 变量名为:" + strVar.Name);
            Console.WriteLine("boolVar数值为:" + boolVar.numpy() + " 变量名为:" + boolVar.Name);
            Console.WriteLine("addResult数值为:" + addResult.numpy());
            Console.WriteLine("addResult2数值为:" + addResult2.numpy());
            Console.WriteLine("addResult3数值为:" + addResult3.numpy());
            
            Console.Read();
        }
    }
}

通过tf.Variable<int>(10, name: "int变量")声明了一个值为10，名为'int变量'的整形变量

通过tf.Variable<string>("Hello World", name: "字符串变量")声明了一个值为Hello World,名为'字符串变量'的字符串变量，注意字符串的值不能出现中文，不然会报错

其它的数据类型的声明方式类似

通过tf.constant(2,name:"常量2名称")声明了一个值为2，名为'常量2名称'的整型常量

注意：tf.add相加函数，对应的两个参数的数据类型必须要保持一致，不然会报错。

如：tf.add(number1, number2)是对number1和number2的值相加，可以相加，都是int类型

       tf.add(floatVar, number1)不能相加，因为floatVar是float类型，而number2是int类型

程序运行的结果如下图：

1.2  数据类型输入

代码如下：

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
using static Tensorflow.Binding;
using Tensorflow;

namespace TensorFlowNetDemo
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            ResourceVariable intVar = tf.Variable<int>(10, name: "int变量");
            ResourceVariable floatVar = tf.Variable<float>(1.2f, name: "float变量");
            //字符串的值不能出现中文，不然会报错
            ResourceVariable strVar = tf.Variable<string>("Hello World", name: "字符串变量");
            ResourceVariable boolVar = tf.Variable<bool>(false, name: "bool变量");
            Tensor number1 = tf.constant(2,name:"常量2名称");
            Tensor number2 = tf.constant(3,name:"常量2名称");
            Tensor addResult = tf.add(number1, number2);
            Tensor addResult2= tf.add(intVar, number1);
            Tensor addResult3 = tf.add(intVar.numpy(), number1);    //int类型和int类型相加正常
            //Tensor addResult4 = tf.add(floatVar, number1);  float类型和int类型相加会报错
           


            Console.WriteLine("intVar的数据类型为:" + intVar.dtype);
            Console.WriteLine("floatVar的数据类型为:" + floatVar.dtype);
            Console.WriteLine("strVar的数据类型为:" + strVar.dtype);
            Console.WriteLine("boolVar的数据类型为:" + boolVar.dtype);
            Console.WriteLine("addResult的数据类型为:" + addResult.dtype);


            //当然也可以使用print进行输出
            print("使用print函数输出intVar数值为:" + intVar.numpy() + " 变量名为:" + intVar.Name);


            Console.Read();
        }
    }
}

变量或者标量的dtype属性标识该变量或者标量的数据类型

程序运行结果如下：

1.3  声明二维数组变量

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
using static Tensorflow.Binding;
using Tensorflow;

namespace TensorFlowNetDemo
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            //使用变量声明一维数组,2行4列的一维数组
            ResourceVariable array = tf.Variable(new[,] { { 1, 2, 3, 4 }, { 5, 6, 7, 8 } });
            Console.WriteLine("二维数组输出为:" + array.numpy());
            Console.WriteLine("二维数组的数据类型为:" + array.dtype);
            Console.Read();
        }
    }
}

代码中声明了一个2行4列的二维数组

代码运行结果如下：

1.4  形状输出

代码如下：

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
using static Tensorflow.Binding;
using Tensorflow;

namespace TensorFlowNetDemo
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            ResourceVariable intVar = tf.Variable<int>(10, name: "int变量");
            Tensor number1 = tf.constant(2, name: "常量2名称");
            Tensor number2 = tf.constant(3, name: "常量2名称");
            Tensor addResult = tf.add(number1, number2);
            //使用变量声明一维数组,2行4列的二维数组
            ResourceVariable array = tf.Variable(new[,] { { 1, 2, 3, 4 }, { 5, 6, 7, 8 } });

            //shape输出
            Console.WriteLine("intVar的shape输出:" + intVar.shape);
            Console.WriteLine("addResult的shape输出:" + intVar.shape);
            Console.WriteLine("二维数据的shape为:" + array.shape);
            Console.Read();
        }
    }
}

输出结果如下：

二   张量

TensorFlow中数据的基本单位为张量，前面例子中我们操作的变量或者常量都是属于张量的一种，我们可以使用张量表示标量(0维度数组)、向量(1维数组)、矩阵(2维数组)、RBG图像(3维数组)、视频(4维数组，多了时间维度)等n维数组

2.1  各个维度的张量表示方式

2.1.1  标量(0维数组)的张量表示如下：

ResourceVariable intVar = tf.Variable<int>(10, name: "int变量");
Tensor number1 = tf.constant(2, name: "常量2名称");

2.1.2 向量(1维的数组)的张量表示如下：

ResourceVariable var1 = tf.Variable(new[]{1,2,3});
Tensor var2 = tf.constant(new[] { 2,3,4 });

2.1.3  矩阵(2维数组)的张量表示如下：

ResourceVariable array = tf.Variable(new[,] { { 1, 2, 3, 4 }, { 5, 6, 7, 8 } });

2.1.4  RGB图像(3维数组)的张量表示如下：

ResourceVariable array1 = tf.Variable(new[,,] { { { 1, 2, 3, 4 }, { 5, 6, 7, 8 } } , {{ 11, 22, 33, 4 }, { 55, 66, 77, 88 } } });

4维度的就偷个懒，就不写了，类似

2.2  可以通过张量的shape属性获取张量形状、dtype属性获取张量数据类型，方法numpy获取张量的值，代码例子如下：

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
using static Tensorflow.Binding;
using Tensorflow;

namespace TensorFlowNetDemo
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            ResourceVariable intVar0 = tf.Variable<int>(10, name: "int变量");
            ResourceVariable array1 = tf.Variable(new[] { 1, 2, 3, 4 });
            //使用变量声明一维数组,2行4列的二维数组
            ResourceVariable array2 = tf.Variable(new[,] { { 1, 2, 3, 4 }, { 5, 6, 7, 8 } });
            ResourceVariable array3 = tf.Variable(new[,,] { { { 1, 2, 3, 4 }, { 5, 6, 7, 8 } } , {{ 11, 22, 33, 4 }, { 55, 66, 77, 88 } } });

            Console.WriteLine("0维张量的形状为:"+ intVar0.shape+"  数据类型为:"+ intVar0.dtype+" 值为:"+ intVar0.numpy());
            Console.WriteLine("1维张量的形状为:" + array1.shape + "  数据类型为:" + array1.dtype + " 值为:" + array1.numpy());
            Console.WriteLine("2维张量的形状为:" + array2.shape + "  数据类型为:" + array2.dtype + " 值为:" + array2.numpy());
            Console.WriteLine("3维张量的形状为:" + array3.shape + "  数据类型为:" + array3.dtype + " 值为:" + array3.numpy());


            Console.Read();
        }
    }
}

运行结果如下：

好了，本文内容到此结束

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.mfbz.cn/a/118040.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

RIP路由配置

RIP路由配置

RIP路由配置步骤与命令&#xff1a; 1.启用RIP路由&#xff1a;router rip 2.通告直连网络&#xff1a;network 直连网络 3.启用RIPv2版本&#xff1a;version 2 4.禁用自动汇总&#xff1a;no auto-summary 注意&#xff1a;静态路由通告远程网络&#xff0c;动态路由通告…
阅读更多...
【flink】Task 故障恢复详解以及各重启策略适用场景说明

【flink】Task 故障恢复详解以及各重启策略适用场景说明

文章目录 一. 重启策略种类&#xff08;Restart Strategies&#xff09;1. Fixed Delay Restart Strategy2. Failure Rate Restart Strategy3. Fallback Restart Strategy4. No Restart Strategy 二. 故障恢复策略&#xff08;Failover Strategies&#xff09;1. &#xff08;全…
阅读更多...
音频文件元数据修改：批量操作的技巧和方法

音频文件元数据修改：批量操作的技巧和方法

在音乐产业不断发展和数字技术日益成熟的今天&#xff0c;音频文件已经成为我们日常生活中的重要组成部分。在这些文件中&#xff0c;元数据起着至关重要的作用&#xff0c;它不仅提供了关于音频文件的基本信息&#xff0c;如艺术家、歌曲名称、专辑名称等&#xff0c;还为我们…
阅读更多...
“网站不安全”该如何解决

“网站不安全”该如何解决

当我们的网站被客户访问的时候&#xff0c;经常会出现提示不安全的情况&#xff0c;导致客户的不信任&#xff0c;从而出现客户流失的现象&#xff0c;这种情况我们应该如何解决呢&#xff1f; 首先&#xff0c;我们要确定网站会出现不安全的原因&#xff0c;一般来说&#xff…
阅读更多...
智能安全配电装置在银行配电系统中的应用

智能安全配电装置在银行配电系统中的应用

【摘要】银行是国家重点安全保护部分&#xff0c;关系到社会资金的稳定&#xff0c;也是消防重点单位&#xff0c;消防安全保障工作是银行工作的重要方面。智能安全配电装置应用在银行配电系统中&#xff0c;可以提升银行智能化管控水平和有效防范电气火灾的发生。 【关键词】…
阅读更多...
从首届中国测绘地理信息大会，解读2023年度国产GIS创新关键词

从首届中国测绘地理信息大会，解读2023年度国产GIS创新关键词

创新是什么&#xff1f;这是各行各业持续思考的问题。 第一届中国测绘地理信息大会已进入倒计时&#xff01;这是中国测绘学会、中国地理信息产业协会和中国卫星导航定位协会共同主办的全国性高端盛会。据悉&#xff0c;本次大会将有1个主论坛、38场分论坛&#xff0c;近2万平…
阅读更多...
MySQL开启远程访问权限

MySQL开启远程访问权限

默认情况下，MySQL只允许本地登录，即只能在安装MySQL环境所在的主机下访问。但是在日常开发和使用中，我们经常需要访问远端服务器的数据库，此时就需要开启服务器端MySQL的远程连接权限。1、生成环境，连接MySQL 2、查看MySQL当前访问远程访问权限use mysql;select User,auth…
阅读更多...
黑马程序员项目-黑马点评

黑马程序员项目-黑马点评

黑马点评1 短信登录 基于Session实现登录流程 发送验证码&#xff1a; 用户在提交手机号后&#xff0c;会校验手机号是否合法&#xff0c;如果不合法&#xff0c;则要求用户重新输入手机号 如果手机号合法&#xff0c;后台此时生成对应的验证码&#xff0c;同时将验证码进行…
阅读更多...
论文阅读—— UniDetector（cvpr2023）

论文阅读—— UniDetector（cvpr2023）

arxiv&#xff1a;https://arxiv.org/abs/2303.11749 github&#xff1a;https://github.com/zhenyuw16/UniDetector 一、介绍 通用目标检测旨在检测场景那种的一切目标。现有的检测器依赖于大量数据集 通用的目标检测器应该有两个能力&#xff1a;1、可以利用多种来…
阅读更多...
C# 发送邮件

C# 发送邮件

1.安装 NuGet 包 2.代码如下 SendMailUtil using MimeKit; using Srm.CMER.Application.Contracts.CmerInfo; namespace Srm.Mail { public class SendMailUtil { public async static Task<string> SendEmail(SendEmialDto sendEmialDto,List<strin…
阅读更多...
WiFi模块在智能家居中的应用与优化

WiFi模块在智能家居中的应用与优化

智能家居技术的迅速发展已经改变了我们对家庭的定义。WiFi模块作为智能设备连接的核心&#xff0c;扮演着连接和控制智能家居生态系统的关键角色。本文将深入研究WiFi模块在智能家居中的应用&#xff0c;同时探讨如何通过优化来提升其性能和用户体验。 1. 智能家居中WiFi模块的…
阅读更多...
Premiere Pro 2024 v24.0

Premiere Pro 2024 v24.0

adobe Premiere Pro 2024 Mac版发布了吗&#xff1f;无论您是编辑社交媒体视频还是大电影&#xff0c;Premiere Pro 都可以帮助您借助工具精心创作有意义的故事。导入和编辑&#xff0c;添加效果&#xff0c;然后将素材导出到任何目标。无论您要创作什么内容&#xff0c;它都可…
阅读更多...
微信支付更换证书最详细方法

微信支付更换证书最详细方法

6、在【商户平台】&#xff0c;输入操作密码&#xff0c;安全验证后生成证书串 7、在【商户平台】&#xff0c;复制证书串 8、在【证书工具】&#xff0c;粘贴证书串&#xff0c;点击下一步&#xff0c;申请证书成功 &#xff08;若提示"证书与本地公私钥不匹配&qu…
阅读更多...
高清Logo素材无忧：这5个网站解决所有问题！

高清Logo素材无忧：这5个网站解决所有问题！

今天给大家分享几个素材网站&#xff0c;基本上可以下载各大企业的 Logo&#xff0c;而且还是矢量格式哦~ 即时设计 即时设计是一款国产免费的 Logo 在线设计制作工具&#xff0c;浏览器内打开即用&#xff0c;对于使用系统没有任何限制。在即时设计&#xff0c;你可以从 0 到…
阅读更多...
Hive 解析 JSON 字符串数据的实现方式

Hive 解析 JSON 字符串数据的实现方式

文章目录 通过方法解析现实示例 通过序列化实现示例 通过方法解析现实 在 Hive 中提供了直接解析 JSON 字符串数据的方法 get_json_object(json_txt, path)&#xff0c;该方法参数解析如下&#xff1a; json_txt&#xff1a;顾名思义&#xff0c;就是 JSON 字符串&#xff1b;…
阅读更多...
C++常用格式化输出

C++常用格式化输出

在C语言中可以用printf以一定的格式打印字符&#xff0c;C当然也可以。 输入输出及命名空间还不太了解的小伙伴可以看一看C入门讲解第一篇。  在C中&#xff0c;可以用流操作符&#xff08;stream manipulators&#xff09;控制数据的输出格式&#xff0c;这些流操作符定义在2…
阅读更多...
RFID管理方案有效提升电力物资管理效率与资产安全

RFID管理方案有效提升电力物资管理效率与资产安全

在电力行业&#xff0c;电力资产的管理是一项重要的任务&#xff0c;为了实现对电力资产的精细化管理、入出库监控管理、盘点管理和巡查管理等&#xff0c;电力公司多采用电力资产RFID管理系统&#xff0c;该系统能够实时监控出入库过程&#xff0c;有效防止出入库错误&#xf…
阅读更多...
TCP三次握手四次挥手深入

TCP三次握手四次挥手深入

TCP工作在网络协议栈的传输层&#xff0c;在这一层上传输的数据叫段&#xff08;Segment&#xff09; 我们应用程序的数据会先打包到传输层&#xff0c;传输层再交给下层网际层&#xff0c;再交给下层数据链路层 上图中有四个东西是非常重要的&#xff1a; 序号&#xff1a;…
阅读更多...
测试常见异常总结

测试常见异常总结

为了更好地保障测试质量&#xff0c;除了测试正向场景&#xff0c;也需要验证软件在异常情况下的行为和反应。本文分享一些测试过程中常见的异常。 通过模拟和触发各种异常情况&#xff0c;测试人员可以验证软件对异常的处理是否符合预期&#xff0c;是否能够正确地处理和恢复。…
阅读更多...
Shopee买家通系统一款全自动操作虾皮买家号的软件

Shopee买家通系统一款全自动操作虾皮买家号的软件

Shopee买家通系统可以全自动批量注册虾皮买家号&#xff0c;注册时可以自动调用手机号、自动接收短信验证、自动绑地址及支付卡&#xff0c;注册成功后还能自动绑定邮箱进行验证。 软件支持5个国家使用&#xff0c;越南、泰国、菲律宾、印度尼西亚、马来西亚。 内置防指纹技术 …
阅读更多...
最新文章

Copyright @ 2022~2023

友情链接： 我的编程经验分享 一条长河网 尧图网站开发 尧图建网站