tf.abs() 求tensor中数据的绝对值
tf.sign() 每一个数据都执行sigmod函数,得到对应的数值
tf.reduce_sum() 对不同维度数据求和。注意:1:求和每一行 0:求和每一列
tf.cast() 数值转换
演示:
def mytest_split():
A = tf.truncated_normal(shape=[5,6], dtype=tf.float32)
used = tf.sign(tf.abs(A))
length = tf.reduce_sum(used, reduction_indices=1)
with tf.Session() as sess:
print(sess.run([A, used, length]))
print(A, used, length)
输出: