最新【Tensorflow基础（一）】，2024最新阿里前端高级面试题总结_阿里高级前端面试题2024

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大前端和全栈是以后前端的一个趋势，懂后端的前端，懂各端的前端更加具有竞争力，以后可以往这个方向靠拢。

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1.数据类型

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Tensorflow主要有3种数据类型：数值型，字符串型，布尔型

1.1 数值类型

标量(Scalar) 单个的实数，如 1.2, 3.4 等

向量(Vector) n 个实数的有序集合，通过中括号包裹，如[1.2]，[1.2,3.4]等

矩阵(Matrix) n 行 m 列实数的有序集合，如[[1,2],[3,4]]

标量在 TensorFlow 是如何创建的

# python 语言方式创建标量 a = 1.2 # TF 方式创建标量 aa = tf.constant(1.2) type(a), type(aa), tf.is_tensor(aa)

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(float, tensorflow.python.framework.ops.EagerTensor, True)

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如果要使用 TensorFlow 提供的功能函数， 须通过 TensorFlow 规定的方式去创建张量，而不能使用 Python 语言的标准变量创建方式。

x = tf.constant([1,2.,3.3]) # 打印 TF 张量的相关信息 x

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<tf.Tensor: shape=(3,), dtype=float32, numpy=array([1. , 2. , 3.3], dtype=float32)>

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# 将 TF 张量的数据导出为 numpy 数组格式 x.numpy()

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array([1. , 2. , 3.3], dtype=float32)

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与标量不同，向量的定义须通过 List 容器传给 tf.constant()函数。

创建一个元素的向量：

# 创建一个元素的向量 a = tf.constant([1.2]) a, a.shape

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(<tf.Tensor: id=2, shape=(1,), dtype=float32, numpy=array([1.2], dtype=float32)>, TensorShape([1]))

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创建 3 个元素的向量：

# 创建 3 个元素的向量 a = tf.constant([1,2, 3.]) a, a.shape

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(<tf.Tensor: id=3, shape=(3,), dtype=float32, numpy=array([1., 2., 3.], dtype=float32)>, TensorShape([3]))

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定义矩阵

# 创建 2 行 2 列的矩阵 a = tf.constant([[1,2],[3,4]]) a, a.shape

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(<tf.Tensor: id=4, shape=(2, 2), dtype=int32, numpy= array([[1, 2], [3, 4]])>, TensorShape([2, 2]))

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三维张量可以定义为：

# 创建 3 维张量 tf.constant([[[1,2],[3,4]],[[5,6],[7,8]]])

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

[[5, 6],

[7, 8]]])>

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通过传入字符串对象即可创建字符串类型的张量

# 创建字符串 a = tf.constant('Hello, Deep Learning.') a

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<tf.Tensor: id=6, shape=(), dtype=string, numpy=b'Hello, Deep Learning.'>

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1.2 字符串类型

通过传入字符串对象即可创建字符串类型的张量

# 创建字符串 a = tf.constant('Hello, Deep Learning.') a

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<tf.Tensor: id=7, shape=(), dtype=string, numpy=b'Hello, Deep Learning.'>

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在 tf.strings 模块中，提供了常见的字符串类型的工具函数，如小写化 lower()、 拼接

join()、 长度 length()、 切分 split()等。

# 小写化字符串 tf.strings.lower(a)

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<tf.Tensor: id=8, shape=(), dtype=string, numpy=b'hello, deep learning.'>

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1.3 布尔类型

布尔类型的张量只需要传入 Python 语言的布尔类型数据，转换成 TensorFlow 内部布尔型即可。

# 创建布尔类型标量 tf.constant(True)

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<tf.Tensor: id=9, shape=(), dtype=bool, numpy=True>

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创建布尔类型的向量

# 创建布尔类型向量 tf.constant([True, False])

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<tf.Tensor: id=10, shape=(2,), dtype=bool, numpy=array([ True, False])>

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需要注意的是， TensorFlow 的布尔类型和 Python 语言的布尔类型并不等价，不能通用

# 创建 TF 布尔张量 a = tf.constant(True) # TF 布尔类型张量与 python 布尔类型比较 print(a is True) # 仅数值比较 print(a == True)

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False tf.Tensor(True, shape=(), dtype=bool)

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2.数值精度

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对于数值类型的张量，可以保持为不同字节长度的精度，如浮点数 3.14 既可以保存为

16-bit 长度，也可以保存为 32-bit 甚至 64-bit 的精度。Bit 位越长，精度越高，同时占用的内存空间也就越大。常用的精度类型有 tf.int16, tf.int32, tf.int64, tf.float16, tf.float32, tf.float64，其中 tf.float64 即为 tf.double。

在创建张量时，可以指定张量的保存精度

# 创建指定精度的张量 tf.constant(123456789, dtype=tf.int16)

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<tf.Tensor: id=14, shape=(), dtype=int16, numpy=-13035>

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对于浮点数， 高精度的张量可以表示更精准的数据，例如采用 tf.float32 精度保存π时，实际保存的数据为 3.1415927

import numpy as np # 从 numpy 中导入 pi 常量 np.pi # 32 位 tf.constant(np.pi, dtype=tf.float32)

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<tf.Tensor: id=16, shape=(), dtype=float32, numpy=3.1415927>

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如果采用 tf.float64 精度保存π，则能获得更高的精度

tf.constant(np.pi, dtype=tf.float64) # 64 位

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<tf.Tensor: id=17, shape=(), dtype=float64, numpy=3.141592653589793>

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2.1 读取精度

通过访问张量的 dtype 成员属性可以判断张量的保存精度

a = tf.constant(np.pi, dtype=tf.float16)

# 读取原有张量的数值精度

print(‘before:’,a.dtype)

# 如果精度不符合要求，则进行转换

if a.dtype != tf.float32:

# tf.cast 函数可以完成精度转换

a = tf.cast(a,tf.float32)

# 打印转换后的精度

print(‘after :’,a.dtype)

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before: <dtype: 'float16'> after : <dtype: 'float32'>

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2.2 类型转换

系统的每个模块使用的数据类型、 数值精度可能各不相同， 对于不符合要求的张量的类型及精度， 需要通过 tf.cast 函数进行转换

# 创建 tf.float16 低精度张量 a = tf.constant(np.pi, dtype=tf.float16) # 转换为高精度张量 tf.cast(a, tf.double)

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<tf.Tensor: id=21, shape=(), dtype=float64, numpy=3.140625>

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进行类型转换时，需要保证转换操作的合法性， 例如将高精度的张量转换为低精度的张量时，可能发生数据溢出隐患：

a = tf.constant(123456789, dtype=tf.int32) # 转换为低精度整型 tf.cast(a, tf.int16)

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<tf.Tensor: id=23, shape=(), dtype=int16, numpy=-13035>

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布尔类型与整型之间相互转换也是合法的， 是比较常见的操作

a = tf.constant([True, False]) # 布尔类型转整型 tf.cast(a, tf.int32)

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<tf.Tensor: id=25, shape=(2,), dtype=int32, numpy=array([1, 0])>

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一般默认 0 表示 False， 1 表示 True，在 TensorFlow 中，将非 0 数字都视为 True，

a = tf.constant([-1, 0, 1, 2]) # 整型转布尔类型 tf.cast(a, tf.bool)

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<tf.Tensor: id=27, shape=(4,), dtype=bool, numpy=array([ True, False, True, True])>

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3.待优化张量

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为了区分需要计算梯度信息的张量与不需要计算梯度信息的张量，TensorFlow 增加了一种专门的数据类型来支持梯度信息的记录：tf.Variable。tf.Variable 类型在普通的张量类型基础上添加了 name，trainable 等属性来支持计算图的构建。由于梯度运算会消耗大量的计算资源，而且会自动更新相关参数，对于不需要的优化的张量，如神经网络的输入 X，不需要通过 tf.Variable 封装；相反，对于需要计算梯度并优化的张量，如神经网络层的W 和