操作张量并不容易，因为它需要很多先决条件，比如跟踪多维度、Dtype兼容性、数学正确性和张量形状等。当然，最大的挑战是从数百个可用选项中确定正确的TensorFlow操作。如果你不需要编写张量操作代码，你只需要通过一个说明性的例子来演示它，并且有一个工具可以生成相应的代码。你会选择这个工具吗？如果是这样，Google的TensorFlowCoder(TF-Coder)可以帮助您实现这一目标。TF-Coder是一个程序综合工具，可以帮助您编写TensorFlow代码。首先，此工具需要所需张量转换的输入输出示例。然后它运行组合搜索以找到执行转换的TensorFlow表达式。TF-Coder的输出是真正的TensorFlow代码，您可以直接在您的项目中使用它。下面详细介绍一下TF-Coder是如何帮助大家编写TensorFlow代码的。TensorFlow中的编程示例假设您要将M元素的向量（下例中的“行”）“添加”到N元素的向量，生成所有成对总和的MxN矩阵。无需深入研究TensorFlow文档来了解如何执行此操作，您可以提供一个输入-输出示例（如M=3和N=4）。输入张量：inputs={'rows':[10,20,30],'cols':[1,2,3,4],}与提供的输入张量对应的预期输出张量：output=[[11,12,13,14],[21,22,23,24],[31,32,33,34]]鉴于此信息（默认情况下已输入到TF-CoderColab中），TF-Coder工具将自动找到零点几秒内合适的TensorFlow代码：tf.add(cols,tf.expand_dims(rows,1))上面的问题很简单，只是通过例子来说明编程的思路。TF-Coder对于更难的问题也很有用。TF-Coder帮助您找到合适的函数来使用假设我们正在处理一个数学问题，例如一个项目的价格，数据集中的范围很广，从10美元以下到1000美元以上。如果这些价格直接用作特征，那么您的模型可能会过度拟合训练数据中的特定价格。如果要处理这些问题，您可能需要使用分桶将数字价格转换为分类特征。使用桶边界[10,50,100,1000]意味着低于10美元的价格应该进入桶0，10美元到50美元之间的价格应该进入桶1，等等。选择桶边界后，如何使用TensorFlow将实际价格映射到桶索引？比如给定如下桶边界和物品价格：#Inputtensorsboundaries=[10,50,100,1000]prices=[15,3,50,90,100,1001]计算每个物品的桶数：#Outputtensorbucketed_prices=[1,0,2,2,3,4]尽管TensorFlow提供了多种分桶操作，但要找出具体的分桶操作执行的操作可能很棘手。由于TF-Coder可以按行为识别数百种张量操作，您可以通过提供输入输出示例找到正确的操作：#Input-outputexampleinputs={'boundaries':[10,50,100,1000],'prices':[15,3,50,90,100,1001],}output=[1,0,2,2,3,4]很快，TF-Coder就会输出如下解：tf.searchsorted(boundaries,prices,side='right')TF-Coder以巧妙的方式组合函数现在让我们考虑另一个问题：计算一个0-1张量，该张量标识输入张量的每一行中的最大元素。#Inputtensorscores=[[0.7,0.2,0.1],[0.4,0.5,0.1],[0.4,0.4,0.2],[0.3,0.4,0.3],[0.0,0.0,1.0]]#Outputtensortop_scores=[[1,0,0],[0,1,0],[1,0,0],[0,1,0],[0,0,1]]注意如果同一个最大元素出现多次row，比如第三行scores，那么只标记第一个最大的元素，这样每行top_scores只有一个结果。与上一个问题不同，没有可以执行此计算的TensorFlow函数。在文档中搜索“max”，您可能会找到tf.reduce_max、tf.argmax和tf.maximum，但不清楚使用哪个？tf.reduce_max输出[0.7,0.5,0.4,0.4,1.0]，tf.argmax输出[0,1,0,1,2]，tf.maximum不适合，因为它只能容纳两个参数。这些功能似乎都与本示例的预期输出无关。对于此类问题，TF-Coder也可以快速解决。你可以把这个问题写成输入输出例子的形式#Input-outputexampleinputs={'scores':[[0.7,0.2,0.1],[0.4,0.5,0.1],[0.4,0.4,0.2],[0.3,0.4,0.3],[0.0,0.0,1.0]],}输出=[[1,0,0],[0,1,0],[1,0,0],[0,1,0],[0,0,1]]TF-Coder使用tf.one_hot和tf.argmax一起得到一个解决方案：tf.cast(tf.one_hot(tf.argmax(scores,axis=1),3),tf.int32)通过对TensorFlow操作组合的详细搜索，TF-Coder经常会找到像这样的优雅解决方案，这可能会简化和加速TensorFlow程序的开发。TF-Coder的用法还有很多，这里就不一一列举了。我相信你已经看到了它的力量。最后附上TF-Coder的相关地址：Github地址：https://github.com/google-research/tensorflow-coderGoogleColab试用地址：https://colab.research.google.com/github/google-研究/tensorflow-coder/blob/master/TF-Coder_Colab.ipynb
