tensorflow tensor如何转为图像 tensorflow2 tensor转numpy

本系列为tensorflow官方教程与文档学习笔记，结合个人理解提取其中的关键内容，便于日后复习。

张量

张量和高维数组是等价的，tensorflow有丰富的API用以生产和消费张量数据。与Numpy类型的数组不同的是，Tensors具备两个特点：

• Tensors可以通过GPU和TPU进行计算加速
• Tensors是不可变的（immutable）

1.1 张量的生成

1.1.1 通过numpy和list生成

通过tf.convert_to_tensor()实现：

• tf.convert_to_tensor(np.ones([3, 3]))
• tf.convert_to_tensor([1,2,3])

Tensor与Numpy类型的数据在操作时具备自动转换特性：即numpy中的操作可以运用在Tensor上，tensorflow的操作可以运用在numpy的array上，如：

• np.mean(tf.convert_to_tensor([1,2,3]))
• tf.add(np.array([1,2]), np.array([1,2]))

想要显式地将Tensor转为numpy类型，使用.numpy()方法。

1.1.2 通过相关方法生成

• tf.zeros([2, 2])：生成全零张量；
• tf.zeros_like([1, 2, 3])：生成与参数形状相同的全零张量；
• tf.fill([2, 3], 1.5)：生成填充的张量，第一个参数为张量形状，第二个参数为填充的数值；
• tf.ones([2, 2])：生成全一张量；
• tf.random.normal([2, 2], mean=1, stddev=1)：生成指定均值与方差下的随机张量；
• tf.random.uniform([2, 2], minval = 0, maxval = 1)：生成指定区间的均匀分布张量;

1.2 GPU加速

很多Tensorflow中的操作都可以通过GPU加速，Tensorflow会自动决定使用CPU还是GPU，如：

x = tf.random.uniform([3, 3])

print("Is there a GPU available: "),
print(tf.config.experimental.list_physical_devices("GPU"))

print("Is the Tensor on GPU #0:  "),
print(x.device.endswith('GPU:0'))

#Is there a GPU available: 
#[PhysicalDevice(name='/physical_device:GPU:0', device_type='GPU')]
#Is the Tensor on GPU #0:  
#True

然而，通过tf.device上下文管理器，可以手动决定操作是基于CPU还是GPU：

import time

def matmul(x):
    start = time.time()
    for loop in range(1000):
        tf.matmul(x, x)
    result = 1000 * (time.time() - start)
    print("1000 loops: {:0.2f}ms".format(result))

# Force execution on CPU
print("On CPU:")
with tf.device("CPU:0"):
    x = tf.random.uniform([1000, 1000])
    assert x.device.endswith("CPU:0")
    matmul(x)

# Force execution on GPU #0 if available
if tf.config.experimental.list_physical_devices("GPU"):
    print("On GPU:")
    with tf.device("GPU:0"): # Or GPU:1 for the 2nd GPU, GPU:2 for the 3rd etc.
        x = tf.random.uniform([1000, 1000])
        assert x.device.endswith("GPU:0")
        matmul(x)

1.3 张量的索引与切片

• 最基础的索引方式：

a = tf.random.uniform([2, 2], minval = 0, maxval = 1)
a[0][0]

• numpy风格的索引方式：

a = tf.random.uniform([2, 2], minval = 0, maxval = 1)
a[0, 0]

• 使用:符号切片：

a = tf.random.uniform([2, 2, 2], minval = 0, maxval = 1)
a[1, :, :] == a[1, :]

• 使用start:end:step格式

a = tf.range(10)
a[1:10:2]
#<tf.Tensor: shape=(5,), dtype=int32, numpy=array([1, 3, 5, 7, 9])>

• 使用tf.gather()进行灵活切片

a = tf.Variable([[1,2,3,4,5], [6,7,8,9,10], [11,12,13,14,15]])
# 取出第一列和第二列
print(tf.gather(a, axis=1, indices=[0,1]).numpy())
# 取出第三行
print(tf.gather(a, axis=0, indices=[2]).numpy())

1.4 张量的维度变换

• 通过tf.reshape(tensor, shape, name=None)改变张量形状

tf.reshape([[1,2,3], [4,5,6]], [6])
# <tf.Tensor: shape=(6,), dtype=int32, numpy=array([1, 2, 3, 4, 5, 6])>

• tf.transpose(a, perm=None, conjugate=False, name='transpose')进行维度的变换（若不加perm参数即为张量转置）

a = tf.Variable([[1,2,3], [4,5,6]])
tf.transpose(a).numpy()
# array([[1, 4],
#       [2, 5],
#       [3, 6]])

• 在指定的axis增加维度tf.expand_dims(input, axis, name=None)

tf.expand_dims([[1,2,3], [4,5,6]], axis=1).shape
# TensorShape([2, 1, 3])

• 使用tf.squeeze(input, axis=None, name=None)缩小张量维度（只能作用于shape=1的维度）

a = tf.Variable([[1],[2]])
tf.squeeze(a).numpy()
# array([1, 2])

1.5 张量的合并与分割

• 使用tf.concat(values, axis, name='concat')在指定的axis上进行合并（合并后维度不变）

t1 = tf.eye(5)
t2 = tf.eye(5)
tf.concat([tf.expand_dims(t1, axis=0), tf.expand_dims(t2, axis=0)], axis=0)
# <tf.Tensor: shape=(2, 5, 5), dtype=float32, numpy=
# array([[[1., 0., 0., 0., 0.],
#         [0., 1., 0., 0., 0.],
#         [0., 0., 1., 0., 0.],
#         [0., 0., 0., 1., 0.],
#         [0., 0., 0., 0., 1.]],

#        [[1., 0., 0., 0., 0.],
#         [0., 1., 0., 0., 0.],
#         [0., 0., 1., 0., 0.],
#         [0., 0., 0., 1., 0.],
#         [0., 0., 0., 0., 1.]]], dtype=float32)>

• 使用tf.split(value, num_or_size_splits, axis=0, num=None, name='split')进行张量的分割（分割后维度不变）

a, b = tf.split(tf.stack([t1, t2], axis=0), num_or_size_splits=2)
# tf.Tensor(
# [[[1. 0. 0. 0. 0.]
#   [0. 1. 0. 0. 0.]
#   [0. 0. 1. 0. 0.]
#   [0. 0. 0. 1. 0.]
#   [0. 0. 0. 0. 1.]]], shape=(1, 5, 5), dtype=float32)

• 使用tf.stack(values, axis=0, name='stack')在新建维度上合并（合并后维度增加）

# 与上例为同样效果
t1 = tf.eye(5)
t2 = tf.eye(5)
tf.stack([t1, t2], axis=0)

• 通过tf.unstack(value, num=None, axis=0, name='unstack')进行张量的分割（分割后维度减少）

# 将合并后的张量重新拆分为t1和t2
t1, t2 = tf.unstack(tf.stack([t1, t2], axis=0))