TensorFlow: Python API: Transformation
記事を書いている時点では，v6.0なので注意
Casting
- tf.string_to_number
- tf.to_double
- tf.to_float
- tf.to_bfloat16
- tf.to_int32
- tf.to_int64
- tf.cast
特に言及なし．
Shapes and Shaping
- tf.shape
- tf.size
- tf.rank
- tf.reshape
- tf.squeeze
- tf.expand_dims
rankはTensorの次元数を返す
squeezeは，dim=1のテンソルの次元を削除．
expand_dimsは，dim=1のテンソルの次元を追加. batchsize=1のサンプルを作るのによく使用される．
Slicing and Joining
- tf.slice
- tf.split
- tf.tile
- tf.pad
- tf.concat
- tf.pack
- tf.unpack
- tf.reverse_sequence
- tf.reverse
- tf.transpose
- tf.gather
- tf.dynamic_partition
- tf.dynamic_stitch
reverse_sequenceは，逆向きにデータを突っ込むorBiRNNのために用意されているような感じを受ける．サンプル(sequenceとなっている前提)毎に，sequcneを反転させる．
gatherは，もともとのtensorから必要なindeciesのみ集める．
dynamic_stitchは，n個のTensorを指定したindicesでつなぎ合わせる感じ．
indiciesが2d-tensorの場合は，
merged[indices[m][i], ...] = data[m][i, ...]
のようになるので，
- len(data) = indices.shape[0]
- data[j][0] = indices.shape[1] for any j
- indicesのエレメントは，0: len(data) * len(data[j].shape[0])で, uniqueな値を取る
が条件のようではある．
