tensorflow中张量的理解

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tensorflow中张量的理解

自己通过网上查询的有关张量的解释,稍作整理. TensorFlow用张量这种数据结构来表示所有的数据.你可以把一个张量想象成一个n维的数组或列表.一个张量有一个静态类型和动态类型的维数.张量可以在图中的节点之间流通. 阶在TensorFlow系统中,张量的维数来被描述为阶.但是张量的阶和矩阵的阶并不是同一个概念.张量的阶(有时是关于如顺序或度数或者是n维)是张量维数的一个数量描述.比如,下面的张量(使用Python中list定义的)就是2阶. t = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]…

对Tensorflow中tensor的理解

Tensor即张量,在tensorflow中所有的数据都通过张量流来传输,在看代码的时候,对张量的概念很不解,很容易和矩阵弄混,今天晚上查了点资料,并深入了解了一下,简单总结一下什么是张量的阶,以及张量的shape是什么? 在tensorflow中,张量的维数被描述为“阶”,张量是以list的形式存储的.list有几重中括号,对应的张量就是几阶.如t=[ [1,2,3],[4,5,6],[7,8,9] ],t就是一个二阶张量. 我们可以认为,一阶张量,如[1,2,3],相当于一个向量,二阶张量,…

tensorflow中张量(tensor)的属性——维数(阶)、形状和数据类型

tensorflow的命名来源于本身的运行原理,tensor(张量)意味着N维数组,flow(流)意味着基于数据流图的计算,所以tensorflow字面理解为张量从流图的一端流动到另一端的计算过程. tensorflow中的所有数据如图片.语音等都是以张量这种数据结构的形式表示的.张量是一种组合类型的数据类型,表示为一个多维数组,通用的表示形式为 [T1,T2,T3,-Tn] ,其中 T 可以是在tensorflow中指定类型的单个数字,也可以是一个矩阵.张量(tensor)的属性--维数(…

tensorflow中张量_常量_变量_占位符

1.tensor 在tensorflow中,数据是被封装在tensor对象中的.tensor是张量的意思,即包含从0到任意维度的张量.常数是0维度的张量,向量是1维度的张量,矩阵是二维度的张量,以及还有多维度的张量. # tensor1 是一个0维的 int32 tensor tensor1 = tf.constant(1234) # tensor2 是一个1维的 int32 tensor tensor2 = tf.constant([123,456,789]) # tensor3 是一个二维的…

Pytorch 中张量的理解

张量是一棵树长久以来,张量和其中维度的概念把我搞的晕头转向. 一维的张量是数组,二维的张量是矩阵,这也很有道理. 但是给一个二维张量,让我算出它每一行的和,应该用 sum(dim=0) 还是 sum(dim=1)? 这个问题还得让我想个一会儿. 更别说四维的张量是什么,一百维的张量又是什么,这种问题了,我不知道,想想就头大. 但是直到把张量看成一棵树,许多问题就迎刃而解~ 如下图所示,分别表示三种不同形状的张量: 基本规律是: 不算最上边的树根节点,剩下的节点有几层,那这个张量就是几维的.(换…

Tensorflow中张量数据类型的转换

https://blog.csdn.net/Tramac/article/details/74942587 字符串转为数字: tf.string_to_number (string_tensor, out_type=None, name=None) 1 2 3 转为64位浮点类型–float64: tf.to_double(x, name=’ToDouble’) 1 2 转为32位浮点类型–float32: tf.to_float(x, name=’ToFloat’) 1 2 转为32位整型–i…