Tensorflow–取tensorf指定列的操作方式

TensorFlow--取TensorFlow指定列的操作方式

在TensorFlow中，我们经常需要对张量（Tensor）进行操作，其中包括取指定列的操作。本攻略将介绍如何在TensorFlow中取指定列，并提供两个示例。

示例1：使用TensorFlow取指定列

以下是示例步骤：

1. 导入必要的库。

python
import tensorflow as tf

1. 定义张量。

python
tensor = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

在这个示例中，我们定义了一个3x3的张量。

1. 取指定列。

python
column = tf.gather(tensor, [0, 2], axis=1)

在这个示例中，我们使用tf.gather函数取张量tensor的第0列和第2列。

1. 运行会话并输出结果。

python
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(column))

输出结果为：

[[1 3]
[4 6]
[7 9]]

在这个示例中，我们演示了如何使用TensorFlow取指定列。

示例2：使用TensorFlow取CSV文件的指定列

以下是示例步骤：

1. 导入必要的库。

python
import tensorflow as tf

1. 读取CSV文件。

python
filename = "data.csv"
record_defaults = [tf.float32] * 3
dataset = tf.contrib.data.CsvDataset(filename, record_defaults, header=True)

在这个示例中，我们使用tf.contrib.data.CsvDataset函数读取名为data.csv的CSV文件，并指定每列的数据类型为float32。

1. 取指定列。

python
column = dataset.map(lambda *items: items[0:2])

在这个示例中，我们使用map函数取CSV文件的第0列和第1列。

1. 运行会话并输出结果。

python
with tf.Session() as sess:
iterator = column.make_one_shot_iterator()
next_element = iterator.get_next()
while True:
try:
print(sess.run(next_element))
except tf.errors.OutOfRangeError:
break

输出结果为：

(1.0, 2.0)
(4.0, 5.0)
(7.0, 8.0)

在这个示例中，我们演示了如何使用TensorFlow取CSV文件的指定列。

无论是取张量的指定列还是取CSV文件的指定列，都可以在TensorFlow中实现各种深度学习模型。