TensorFlow 数学

获取输入很棒，但是现在你需要使用它。你将使用每个人都懂的基础数学运算，加、减、乘、除，来处理 tensor。（更多数学函数请查看文档）。

加法

x = tf.add(5, 2)  # 7

从加法开始，tf.add() 函数如你所想，它传入两个数字、两个 tensor、或数字和 tensor 各一个，以 tensor 的形式返回它们的和。

减法和乘法

这是减法和乘法的例子：

x = tf.subtract(10, 4) # 6
y = tf.multiply(2, 5)  # 10

x tensor 求值结果是 6，因为 10 - 4 = 6。y tensor 求值结果是 10，因为 2 * 5 = 10。是不是很简单！

类型转换

为了让特定运算能运行，有时会对类型进行转换。例如，你尝试下列代码，会报错：

tf.subtract(tf.constant(2.0),tf.constant(1))  # Fails with ValueError: Tensor conversion requested dtype float32 for Tensor with dtype int32: 

这是因为常量 1 是整数，但是常量 2.0 是浮点数，subtract 需要它们的类型匹配。

在这种情况下，你可以确保数据都是同一类型，或者强制转换一个值为另一个类型。这里，我们可以把 2.0 转换成整数再相减，这样就能得出正确的结果：

tf.subtract(tf.cast(tf.constant(2.0), tf.int32), tf.constant(1))   # 1

练习

让我们应用所学到的内容，转换一个算法到 TensorFlow。下面是一段简单的用除和减的算法。把这个算法从 Python 转换到 TensorFlow 并把结果打印出来。你可以用 tf.constant() 来对 10、2 和 1 赋值。

Start Quiz:

# Solution is available in the other "solution.py" tab
import tensorflow as tf

# TODO: Convert the following to TensorFlow:
x = 10
y = 2
z = x/y - 1

# TODO: Print z from a session

# Quiz Solution
# Note: You can't run code in this tab
import tensorflow as tf

# TODO: Convert the following to TensorFlow:
x = tf.constant(10)
y = tf.constant(2)
z = tf.subtract(tf.divide(x,y),tf.cast(tf.constant(1), tf.float64))

# TODO: Print z from a session
with tf.Session() as sess:
    output = sess.run(z)
    print(output)