TF函数

1.tf.equal(a, b)和tf.less_equal(a, b)：a、b是tensor(或一个数)，如果a的对应位置小于(等于)b的对应位置，则返回的tensor的对应位置为True。

import tensorflow as tf 
import numpy as np 

a=np.array([[1,0,4],[0,1,1]]) 
b=np.array([[3,2,3],[4,5,6]]) 
c=tf.less_equal(a,b)
sess=tf.Session() 
print(sess.run(c))

输出
[[ True  True False]
 [ True  True  True]]

2.tf.where(a)：输出a中值为True的坐标。

上面1代码的最后一行加上
print(sess.run(tf.where(c)))

输出
[[0 0]
 [0 1]
 [1 0]
 [1 1]
 [1 2]]

3.tf.squeeze和tf.expand_dims是一对互逆操作，用于增加、降低维度。

import tensorflow as tf 
import numpy as np 

a=np.array([[1,0,4],[0,1,1]])#(2,3)
ra=tf.squeeze(a)#(2,3)

b=np.array([[1],[0],[4]])#(3, 1)
rb=tf.squeeze(b,1)#(3,)

sess=tf.Session() 
print(sess.run(ra))
print "---"
print(sess.run(rb))

输出
[[1 0 4]
 [0 1 1]]
---
[1 0 4]

4.tf.gather：用指定坐标的元素组成新tensor