TensorFlow: Python API: Math
基本element-wise．記事を書いている時点では，v6.0なので注意
Arithmetic Operators
- tf.add
- tf.sub
- tf.mul
- tf.div
- tf.truediv
- tf.floordiv
- tf.mod
特に注意点はなし．
Basic Math Functions
- tf.add_n
- tf.abs
- tf.neg
- tf.sign
- tf.inv
- tf.square
- tf.round
- tf.sqrt
- tf.rsqrt
- tf.pow
- tf.exp
- tf.log
- tf.ceil
- tf.floor
- tf.maximum
- tf.minimum
- tf.cos
- tf.sin
maxinum, minimumは，引数2つとって，element-wiseにmax/minを取る．
Matrix Math Functions
- tf.diag
- tf.transpose
- tf.matmul
- tf.batch_matmul
- tf.matrix_determinant
- tf.batch_matrix_determinant
- tf.matrix_inverse
- tf.batch_matrix_inverse
- tf.cholesky
- tf.batch_cholesky
- tf.self_adjoint_eig
- tf.batch_self_adjoint_eig
特に気をつけるところはなし．
Reduction
- tf.reduce_sum
- tf.reduce_prod
- tf.reduce_min
- tf.reduce_max
- tf.reduce_mean
- tf.reduce_all
- tf.reduce_any
- tf.accumulate_n
reduce_xxxは，keep_dims=Trueとしないとtensor-rankが1つ落ちる．落ちたTensorの次元は，長さ1になる．defaultはFalse. reduction_indicesを指定できて，defaultはNoneで，scalarが返ってくる．all, anyは，"logical and", "logical or"accumulateだけは，element-wise.
Segmentation
- tf.segment_sum
- tf.segment_prod
- tf.segment_min
- tf.segment_max
- tf.segment_mean
- tf.unsorted_segment_sum
- tf.sparse_segment_sum
- tf.sparse_segment_mean
segmentationの中であるoperationをelement-wiseで行う感じ．segmentaionはtensorにおける0次元目で 行われる．segmentation_idsはtensorの0次元目の長さと同じでなければならない．segmentation_idsの要素は，0次元目の長さを超えてはならない．segmentation_idsの要素は，連続な値を並べていく(e.g., [0, 0, 1, 2, 2])．sortされてないとイケない．
連続した値を使わなくてもいい関数もある(unsorted_segment_xxx)
選択した次元に対して，segment_xxxをする関数もある(sparse_segment_xxx)
ここの図を見るといい．
Sequence Comparison and Indexing
- tf.argmin
- tf.argmax
- tf.listdiff
- tf.where
- tf.unique
- tf.edit_distance
- tf.invert_permutation
tf.argmin, tf.argmax はreductionなんだけど，なぜかここにある．
