Python - tensorflow.identity()

简介

在tensorflow中，identity()函数可以用于创建输出张量等于输入张量的操作节点。即，该函数将一个张量作为输入，返回一个新的输出张量，两者内容完全相同。

语法

tf.identity(
    input,
    name=None
)

参数说明：

• input: 必须参数，表示要进行操作的张量（Tensor）。
• name: 可选参数，表示操作的名称，字符串类型。

返回值

返回一个新的张量，等于输入的张量。

示例代码

import tensorflow as tf

# 创建一个3x3的张量
input_tensor = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 创建一个输出张量，等于原来的输入张量
output_tensor = tf.identity(input_tensor)

with tf.Session() as sess:
    result = sess.run(output_tensor)
    print(result)

上面的代码，创建了一个3x3的张量input_tensor，然后使用identity()函数创建一个输出张量output_tensor，它的内容等于输入张量。最后，通过调用tf.Session()的run()方法，计算并输出了output_tensor的内容。

输出结果：

[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]

总结

tensorflow.identity()函数可以用于创建输出张量等于输入张量的操作节点，即两者内容完全相同。它的语法格式和参数说明都很简单，非常易学易用。