# 操作

`SameDiff`中的操作基本上是按照您预期的方式进行的。在我们的框架中，变量是`SDVariable`类型的对象，对它们执行apply操作，从而生成新的变量。在对可用操作进行概述之前，让我们列出它们的一些公共属性。

## 操作的一般属性

* 任何变量类型的变量都可以在任何操作中使用，只要它们的数据类型与操作所需的数据类型匹配（同样，请参阅变量部分了解变量类型）。大多数情况下，操作将要求其`SDVariable`具有浮点数据类型。
* 由操作创建的变量具有`ARRAY`变量类型。
* 对于所有操作，您可以定义结果变量的字符串名称，尽管对于大多数操作，这不是必需的。名称作为每个操作中的第一个参数，如下所示：

  ```java
  SDVariable linear = weights.mmul("matrix_product", input).add(bias); 
  SDVariable output = sameDiff.nn.sigmoid("output", linear);
  ```

  可以使用`SameDiff`方法`getVariable(String name)`从外部访问命名变量。对于上面的代码，此方法将允许您推断`output`和mmul操作的结果。注意我们 甚至没有显式地将此结果定义为单独的`SDVariable`，但是相应的`SDVariable`将在内部创建并添加到SameDiff的实例中，字符串名为“matrix\_product”。事实上字符串名称是为操作生成的每个`SDVariable`指定的：如果不显式指定名称，则会根据操作的名称自动将其指定给生成的`SDVariable`。

## 操作概览

当前可用的操作的数量，包括重载总计数百，它们按复杂度排序，从通过卷积层产生输出的简单加法和乘法到创建专用的循环神经网络模块，以及更多。操作的数量之多会使得将它们全部列在一页上变得很麻烦。因此，如果您已经在寻找特定的东西，那么最好检查我们的[javadoc](https://deeplearning4j.org/api/latest/)，它已经包含了每个操作的详细信息，或者只需浏览自动完成提示（如果您的IDE支持的话）。在这里，我们试图给你一个主意，你可能会找到什么样的行动，并在哪里寻找他们。 

所有操作可以分为两个主要分支：`SDVariable`方法和`SameDiff`类方法。让我们仔细看看每一个：

### `SDVariable` 操作

我们已经在前面的例子中看到了`SDVariable`操作，比如

```java
SDVariable z = x.add(y);
```

其中`x`和`y`是`SDVariable`的。

在`SDVariable`方法中，您将发现：

* 执行线性代数的`BLAS`类型操作：例如`add`, `neg`, `mul` （用于缩放和元素相乘）和`mmul`（矩阵相乘）、`dot`、`rdiv`等。；
* 比较操作，如`gt`或`lte`，用于将每个元素与固定的双精度值进行比较，以及与相同形状的另一个`SDVariable`进行元素级比较；
*  基本缩减运算：如`min`、`sum`、`prod`（数组中元素的乘积）、`mean`、`norm2`、`argmax`（最大元素的索引）、`squaredDifference`，可以沿着指定的维度进行；
* 计算给定尺寸的平均值和标准差的基本统计操作：平均值和标准差。
* 重组底层数组的操作：`reshape`和`permute`，以及`shape`——一个将变量的形状作为整数数组传递的操作——维度大小；

`SDVariable` 操作很容易链接，生产线如下：

```java
SDVariable regressionCost = weights.mmul(input).add("regression_prediction", bias).squaredDifference(labels);
```

### `SameDiff` 操作

`SameDiff`方法的操作是通过每一个`SameDiff`中存在的6个辅助对象之一调用的，该操作将所有操作分割成6个不均匀分支：

* `math` - 一般数学运算；
* `random` - 创建不同的随机数生成器；
* `nn` - 通用神经网络工具；
* `cnn` - 卷积神经网络工具；
* `rnn` - 循环神经网络工具；
* `loss` - 损失函数;

  为了使用特定的操作，您需要从`SameDiff`实例调用这6个对象中的一个，然后调用操作本身，如下所示：

  ```java
  SDVariable y = sameDiff.math.sin(x);
  ```

  或 

  ```java
  SDVariable y = samediff.math().sin(x);
  ```

辅助对象之间的操作分布在结构上不具有更直观的方式来组织事物。所以，举个例子，如果你不确定是在`math`还是`nn`中寻找`tanh`运算，不用担心：我们都有。

让我们简要描述一下您希望在每个分支中找到的操作类型：

### `math` - 基本数学运算

数学模块主要由通用数学函数和统计方法组成。其中包括：

* 幂函数，例如 `square`, `cube`, `sqrt`, `pow`, `reciprocal` 等;
* 三角函数，例如。 `sin`, `atan` 等;
* 指数/双曲函数，如 `exp`, `sinh`, `log`, `atanh` 等;
* 各种各样的元素操作，比如取绝对值、舍入和剪裁，比如 `abs`, `sign`, `ceil`, `round`, `clipByValue`, `clipByNorm` 等; 
* 指定维度的缩减: `min`, `amax`, `mean`, `asum`, `logEntropy`, 以及类似的; 
* distance (reduction) operations, such as距离缩减操作，例如 `euclideanDistance`, `manhattanDistance`, `jaccardDistance`, `cosineDistance`, 

  `hammingDistance`, `cosineSimilarity`, 沿指定维度，对于两个形状相同的 `SDVariables`;
* 特定矩阵运算: `matrixInverse`, `matrixDeterminant`, `diag` (创建对角矩阵), `trace`, `eye` 

  (变维恒等式矩阵的建立), 和一些其它的;
* 更多统计操作: `standardize`, `moment`, `normalizeMoments`, `erf` 和 `erfc` (高斯误差函数及其互补);
* 计数和索引缩减：类似方法 `conuntZero` (零元素数字), `iamin` (具有最小绝对值的元素的索引), `firstIndex` （满足指定`Condition`函数的第一元素的索引）；
* 表示底层数组属性的缩减。这些包括例如。 `isNaN` (按元素检查), `isMax` 

  （沿指定维度保持形状）, `isNonDecreasing` (沿指定维度缩减);
* 元素逻辑操作： `and`, `or`, `xor`, `not`.

`math`中的大多数运算都有非常简单的结构，并且是这样推断的：

```java
SDVariable activation = sameDiff.math.cube(input);
```

操作可以是链式的，尽管与`SDVariable`操作相比，其方式更为繁琐，例如：

```java
SDVariable matrixNorm1 = sameDiff.math.max(sameDiff.math.sum(sameDiff.math.abs(matrix), 1));
```

观察到`sum`操作中的（整数）参数1告诉我们必须沿着1维，即矩阵的列取最大绝对值。

### `random` - 创建随机值

这些操作创建变量，其基础数组将按某些分布填充随机数

* 比如，伯努利，正态，二项式等等。这些值将在每次迭代时重置。例如，如果希望创建一个变量，将高斯噪声添加到MNIST数据集的条目中，可以执行以下操作：

  ```java
  double mean = 0.;
  double deviation = 0.05;
  long[] shape = new long[28, 28];
  SDVariable noise_mnist = sameDiff.random.normal("noise_mnist", mean, deviation, shape);
  ```

  随机变量的形状可能会有所不同。例如，假设你有不同长度的音频信号，你想给它们添加噪声。然后，您需要指定一个`SDVariable`，例如，`windowShape`和一个整数数据类型，然后继续这样做

  ```java
  SDVariabel noise_audio = sameDiff.random.normal("noise_audio", mean, deviation, windowShape);
  ```

### `nn` - 通用神经网络工具

这里我们存储的神经网络方法不一定与卷积的方法相关。其中包括

* 创建密连的线性层和ReLU层（带或不带偏置），并单独添加偏置：`linear`, `reluLayer`, `biasAdd`;
* 常用的激活函数，例如。 `relu`, `sigmoid`, `tanh`, `softmax` 以及使用较少的版本，如

  `leakyRelu`, `elu`, `hardTanh`, 还有更多；
* 使用`pad`方法填充的二维数组，支持多种填充类型，具有恒定和可变的填充宽度；
* 梯度爆炸/过拟合预防，如层`dropout`、`layerNorm`、`batchNorm`。批量归一化；

有些方法是为内部使用而创建的，但可以公开使用。其中包括：

* 一些流行的激活函数的导数-这些主要是为了加速反向传播；
* attention模块-基本上，我们将在下面讨论循环神经网络的构建模块。

虽然`nn`中的激活相当简单，但其他操作变得更加复杂。例如，要创建线性层或ReLU层，可能需要多达三个预定义的`SDVariable`对象，如下代码所示：

```java
SDVariable denseReluLayer = sameDiff.nn.reluLayer(input, weights, bias);
```

其中`input`、`weights`和`bias`需要具有相互匹配的维度。

要创建具有softmax激活的密连层，可以按以下步骤进行：

```java
SDVariable linear = sameDiff.nn.linear(input, weight, bias);
SDVariable output = sameDiff.nn.softmax(linear);
```

### `cnn` - 卷积神经网络工具

`cnn`模块包含通常用于卷积神经网络的层和操作-可以从`nn`模块中提取不同的激活。在`cnn`的操作中，我们目前已经创建了：

*  线性卷积层，目前用于尺寸小于等于3的张量（不包括小批量）：`conv1d`, `conv2d`, 

  `conv3d`, `depthWiseConv2d`, `separableConv2D`/`sconv2d`; 
* 线性反卷积层，目前 `deconv1d`, `deconv2d`, `deconv3d`; 
* 池化，例如 `maxPoooling2D`, `avgPooling1D`;
* 特殊变形方法： `batchToSpace`, `spaceToDepth`, `col2Im` 和类似的
* 上采样，目前由`upsampling2d`操作提出；
* 局部响应归一化：`localResponseNormalization`，目前仅用于二维卷积层；

卷积和反卷积操作由许多静态参数指定，如核大小、膨胀、有无偏置等。为了简化创建过程，我们将所需的参数打包成易于构造和更改的配置对象。所需的激活可以从`nn`模块借用。因此，例如，如果我们想要创建一个具有`relu`激活的3x3卷积层，我们可以如下进行：

```java
Conv2DConfig config2d = new Conv2DConfig().builder().kW(3).kH(3).pW(2).pH(2).build();
SDVariable convolution2dLinear = sameDiff.cnn.conv2d(input, weights, config2d);
SDVariable convolution2dOutput = sameDiff.nn.relu(convolution2dLinear);
```

在第一行中，我们使用它的默认构造函数构造卷积配置。然后我们指定内核大小（这是必需的）和可选的填充大小，并保持其他默认设置（单位步幅、无伸缩、无偏置 、NCHW数据格式）。然后，我们使用此配置创建一个线性卷积，其中预定义了用于输入和权重的`SDVariables`；`weights`的形状将调整为`input`和预先`config`的形状。因此，在上面的例子中，如果`input`有形状，比如说，`[-1，nIn，height，width]`，那么`weights`的形式就是`[nIn，nOut，3，3]`（因为我们有3x3卷积核）。结果变量`convoluton2d`的形状将由这些参数预先确定（在我们的情况下，它将是`[-1，nOut，height，width]`）。最后，在最后一行中，我们应用relu激活。

### `rnn` - 循环神经网络

这个模块可以说包含了框架中最复杂的方法。目前它允许您创建

* 简单循环单元，使用 `sru` 和 `sruCell` 方法;
* LSTM 单元，使用 `lstmCell`, `lstmBlockCell` 和  `lstmLayer`;
* Graves LSTM 单元，使用 `gru` 方法。

到目前为止，循环操作需要特殊的配置对象作为输入，在这些对象中，您需要打包将在一个单元中使用的所有变量。这可能会在以后的版本中发生更改。例如，要创建一个简单的循环单元，您需要这样进行：

```java
SRUConfiguration sruConfig = new SRUConfiguration(input, weights, bias, init);
SDVariable sruOutput = samediff.rnn().sru(sruConfig);
```

这里，`SRUConfiguration`构造函数中的参数是预先定义的变量。显然，它们的形状应该是匹配的，并且这些形状预先确定了`output`的形状。

### `loss` - 损失函数

在这个分支中，我们保留了共同的损失函数。大多数损失函数可以非常简单地创建，例如：

```java
SDVariable logLoss = sameDiff.loss.logLoss("logLoss", label, predictions);
```

其中`labels`和`predictions`是`SDVariable`的。在大多数`loss`方法中，字符串名称是必需的参数，但它可能被设置为空-在这种情况下，将自动生成名称。您还可以通过添加另一个包含权重的SDVariable参数来创建加权损失函数，并指定小批量损失的减少方法（见下文）。因此，一个全面的`logLoss`操作可能看起来像：

```java
SDVariable wLogLossMean = sameDiff.loss.logLoss("wLogLossMean", label, predictions, weights, LossReduce.MEAN_BY_WEIGHT);
```

一些损失操作可能允许/需要进一步的参数，这取决于它们的类型：例如，计算损失的维度（如`cosineLoss`），或一些实数参数。 

至于缩减方法，在小批中，目前有4种可用。因此，首先计算每个小批量样例的损失值，然后乘以权重（如果指定），最后执行下列程序之一：

* `NONE` - 保持结果（权重）损失值不变；结果是具有小批量长度的`INDArray`:`sum_loss=sum(weights*loss_per_sample)`。
* `SUM` - 对值求和，生成标量结果。
* `MEAN_BY_WEIGHT` -  首先计算上述总和，然后除以所有权重之和，生成标量值：`mean_loss = sum(weights * loss_per_sample) / sum(weights)`。  如果未指定权重，则将所有权重都设置为1.0，此缩减等于获得小批量的平均损失值。
* `MEAN_BY_NONZERO_WEIGHT_COUNT` - 将加权和除以非零权重的个数，生成标量：

  `mean_count_loss = sum(weights * loss_per_sample) / count(weights != 0)`。有用的，例如，当你只想计算有效样本子集的平均值时，将权重设置为0或1。当没有给出权重时，它只产生平均值，因此等价于`MEAN_BY_WEIGHT`。

## 操作注意事项

为了使`SameDiff`操作正常工作，需要遵守几个主要规则。如果不这样做，可能会导致异常，甚至会导致工作代码产生不希望的结果。我们在本节提到的所有事情都描述了什么是你最好不要做的。

* 一个操作中的所有变量都必须属于`SamdeDiff`的同一个实例（请参阅变量部分，了解如何将变量添加到`SameDiff`实例）。换句话说，你最好不要

  ```java
  SDVariable x = sameDiff0.var(DataType.FLOAT, 1);
  SDVariable y = sameDiff1.placeHolder(DataType.FLOAT, 1);
  SDVariable z = x.add(y);
  ```
* 充其量，为一个操作或一系列操作的结果创建一个新变量。换句话说，最好不要重新定义现有变量，最好不要让操作返回结果。换言之，尽量避免这样的代码：

  ```java
  SDVariable z = x.add(y);
  //DON'T!!!
  z.mul(2);
  x = z.mul(y);
  ```

  上述代码的正确工作版本（如果我们希望以一种不寻常的方式获得2xy+2y2）将是

  ```java
  SDVariable z = x.add(y);
  SDVariable _2z = z.mul(2);
  w = _2z.mul(y);
  ```

  要了解它为什么会这样工作，请参阅我们的图章节。


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