张量的定义 张量(Tensor)理论是数学的一个分支学科,在力学中有重要应用.张量这一术语起源于力学,它最初是用来表示弹性介质中各点应力状态的,后来张量理论发展成为力学和物理学的一个有力的数学工具.张量之所以重要,在于它可以满足一切物理定律必须与坐标系的选择无关的特性.张量概念是矢量概念的推广,矢量是一阶张量.张量是一个可用来表示在一些矢量.标量和其他张量之间的线性关系的多线性函数(可以理解成是向量.矩阵以及更高维结构的统称). But we don’t have to restrict our…
1. tf.add(x, y, name) Args: x: A `Tensor`. Must be one of the following types: `bfloat16`, `half`, `float32`, `float64`, `uint8`, `int8`, `int16`, `int32`, `int64`, `complex64`, `complex128`, `string`. y: A `Tensor`. Must have the same type as `x`.…
tf.nn.in_top_k组要是用于计算预测的结果和实际结果的是否相等,返回一个bool类型的张量,tf.nn.in_top_k(prediction, target, K):prediction就是表示你预测的结果,大小就是预测样本的数量乘以输出的维度,类型是tf.float32等.target就是实际样本类别的标签,大小就是样本数量的个数.K表示每个样本的预测结果的前K个最大的数里面是否含有target中的值.一般都是取1. 例如: import tensorflow as tf; A =…
import tensorflow as tf; A = [[0.8,0.6,0.3], [0.1,0.6,0.4],[0.5,0.1,0.9]] B = [0,2,1] out = tf.nn.in_top_k(A, B, 2) with tf.Session() as sess: sess.run(tf.initialize_all_variables()) print(sess.run(out)) tf.nn.in_top_k组要是用于计算预测的结果和实际结果的是否相等,返回一个bool类…
