TensorFlow tf.sub()函数

tf.sub(x, y, name=None)是TensorFlow中用来实现两个张量相减的函数。其中x和y代表需要相减的两个张量，返回值是一个张量。该函数的用法和numpy中的相减操作类似，不同的是，它可以在GPU上运行，从而加快运算速度。

使用方法

1.基本用法

tf.sub(x, y, name=None)函数和其他TensorFlow API类似，可以被调用以创建新的计算图。一般来说，我们创建一个Session并调用它的run()方法以执行该计算图。下面是一个简单的例子：

import tensorflow as tf
x = tf.constant([1, 2, 3], dtype=tf.int32)
y = tf.constant([4, 5, 6], dtype=tf.int32)
z = tf.sub(x, y)
with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(z))

这个程序会输出[-3, -3, -3]，即x和y按元素相减的结果。

2.使用变量

除了使用常量作为操作数，我们还可以使用变量作为操作数。在这种情况下，我们需要将变量赋初值，然后对它们进行相减操作。下面是一个示例：

import tensorflow as tf
x = tf.Variable([1, 2, 3], dtype=tf.int32)
y = tf.Variable([4, 5, 6], dtype=tf.int32)
init = tf.global_variables_initializer()
z = tf.sub(x, y)
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    print(sess.run(z))

这个程序会输出[-3, -3, -3]，即x和y按元素相减的结果。需要注意的是，我们需要在使用变量之前调用tf.global_variables_initializer()方法对所有的变量进行初始化。

3.广播

TensorFlow中的广播规则和numpy的广播规则类似，在进行张量操作时，系统会自动将不同形状的张量转换成相同的形状。下面是一个例子：

import tensorflow as tf
x = tf.constant([1, 2, 3], dtype=tf.int32)
y = tf.constant(2, dtype=tf.int32)
z = tf.sub(x, y)
with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(z))

这个程序会输出[-1, 0, 1]，即在y被广播成[2, 2, 2]之后，x和y按元素相减的结果。在这个例子中，我们将一个标量和一个形状为[3]的张量相减，但是系统会自动将标量转换成与张量相同的形状。

总结

tf.sub()函数可以用来实现两个张量的相减操作，支持使用常量、变量或广播等多种用法。在使用时，需要注意适时进行初始化、调用Session来执行计算图。这个函数在实现深度学习中很有用处，可以用来计算误差、损失等指标。