张量的阶.形状.数据类型 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], [7, 8, 9…

张量的阶和数据类型 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.其实张量更代表的就是一种多位数组. 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…

简介 正如名字所示,TensorFlow这一框架定义和运行涉及张量的计算.张量是对矢量和矩阵向潜在的更高维度的泛化.TensorFlow在内部将张量表示为基本数据类型的n维数组. 在编写TensorFlow程序时,您操作和传递的主要对象是 tf.Tensor.tf.Tensor对象表示一个部分定义的计算,最终会生成一个值.TensorFlow程序首先会构建一个tf.Tensor对象图,详细说明如何基于其它可用张量计算每个张量,然后运行运行改图的某些部分以获得期望的结果. tf.Tensor具有以…

简介 本文旨在知道您使用低级别TensorFlow API(TensorFlow Core)开始编程.您可以学习执行以下操作: 管理自己的TensorFlow程序(tf.Graph)和TensorFlow运行时(tf.Session),而不是依靠Estimator来管理它们 使用tf.Session运行TensorFlow操作 在此低级别环境中使用高级别组件(数据集.层和feature_columns) 构建自己的训练循环,而不是使用Estimator提供的训练循环 我们建议尽可能使用高阶的AP…

0. 小试牛刀 首先,激活tensorflow环境( source activate tensorflow ),随后在ipython里: import tensorflow as tf sess = tf.Session() 创建常量格式如下: tf.constant(value, dtype=None, shape=None, name='Const', verify_shape=False) 例1: node1 = tf.constant(3.0, dtype=tf.float32) nod…

简介 TensorFlow使用数据流图将计算表示为独立的指令之间的依赖关系.这可生成低级别的编程模型,在该模型中,您首先定义数据流图,然后创建TensorFlow会话,以便在一组本地和远程设备上运行图的各个部分. 如果您计划直接使用低级别编程模型,,本指南将是您最实用的参考资源.较高阶的API(例如tf.estimator.Estimator和Keras)会向最终用户隐去图和会话的细节内容,但如果您希望理解这些API的实现方式,本指南仍会对你有所帮助. 为什么使用数据流图? 数据流是一种用于并行…

简介 TensorFlow变量是表示程序处理的共享持久状态的最佳方法. 我们使用tf.Variable类操作变量.tf.Variable表示可通过其运行操作来改变其值的张量.与tf.Tensor对象不同,tf.Variable存在于的单个session.run调用的上下文之外. 在TensorFlow内部,tf.Variable会存储持久性张量.具体op允许您读取和修改此张量的值.这些修改在多个tf.Session之间是可见的,因此对于一个tf.Variable,多个工作器可以看到相同的值. 创…

对输入或输出而言: 一个张量的形状为a x b x c x d,实际写出这个张量时: 最外层括号[…]表示这个是一个张量,无别的意义! 次外层括号有a个,表示这个张量里有a个样本 再往内的括号有b个,表示每个样本的长 再往内的括号有c个,表示每个样本的宽 再往内没有括号,也就是最内层的括号里的数有d个,表示每个样本的深度为d tf.nn.conv2d(), tf.reshape()等都是这样表示 给一个具体的张量,求这个张量的a,b,c,d值时,首先忽略最外层的括号,再数次外层括号个数(a),再…

首先看下大概流程 [一]基础 接下来看下数据类型分类和判断 (1)数据类型分类 基本类型/值类型5种 ---字符串String.数字Number.布尔值Boolean.未定义undefined.空null 对象类型/引用类型 ---Object(任意对象) Function(一种特别的对象,可以执行) Array(一种特别的对象,数值下标属性,内部数据是有序的) (2)判断数据类型 typeof(可以判断undefined.数值.字符串.布尔值) instanceof(判断对象的具体类型,判断是…

本篇内容有:如何根据坐标有目的的选择(where).如何根据坐标有目的的更新(scatter_nd).如何生成一个坐标系() 1.where where针对的tensor是一个bool类型的tensor,即元素都由True或False组成,where(tensor)返回元素为True的位置 # 随机生成符合正态分布的[3,3]的tensor a = tf.random.normal([3,3]) print(a) # 将其对应的bool矩阵赋值给mask mask = a>0 print(mas…