《TensorFlow2深度学习》学习笔记(一)Tensorflow基础
本系列笔记记录了学习TensorFlow2的过程,主要依据
https://github.com/dragen1860/Deep-Learning-with-TensorFlow-book
进行学习
首先需要明确TensorFlow 是一个面向于深度学习算法的科学计算库,内部数据保存在张量(Tensor)对象上,所有的运算操作(Operation, OP)也都是基于张量对象进行。
数据类型
Tensorflow中的基本数据类型有三种,包括数值型、字符串型和布尔型。
【数值型】又包括:(在 TensorFlow 中间,为了表达方便,一般把标量、向量、矩阵也统称为张量,不作区分,需要根据张量的维度数和形状自行判断。 )
1.Scalar(标量)
维度数(Dimension,也叫秩)为 0,shape 为[]
a = tf.constant(1.2) # 创建标量
2.Vector(向量)
维度数为 1,长度不定,shape 为[
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