张量 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]]   你可以认…

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(…

在TensorFlow中所有的数据都通过张量的形式表示,从功能上看张量可以被简单的理解为多维数据,其中零阶张量表示标量(一个数),第一阶张量为向量(一个一维数组),第n阶向量可以理解为一个n维数组. 但是TensorFlow中实现并不是直接采用数组的形式,它只是对TensorFlow中运算结果的引用.在张量中并没有保存真正的数字,它保存的是如何得到这些数字的计算过程. import tensorflow as tf # tf.constant是一个计算,这个计算的结果是一个张量保存在变量a中 a…

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]…

TensorFlow 有几个操作用来创建不同分布的随机张量.注意随机操作是有状态的,并在每次评估时创建新的随机值. 下面是一些相关的函数的介绍: tf.random_normal 从正态分布中输出随机值. random_normal( shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None ) args: shape:一维整数或 Python 数组表示输出张量的形状. mean:dtype 类型的0-D张量或 Pyt…

张量的概念 TensorFlow中的Tensor就是张量,张量是数学对象,是对标量.向量.矩阵的泛化.我们可以直接理解成张量就是列表,就是多维数组. 张量的维数用阶来表示: 0阶张量 标量 单个值 例:a = 11阶张量 向量 1维数组 例:a = [1,2,3]2阶张量 矩阵 2维数组 例:a = [[1,2,3],[4,5,6]]n阶张量 张量 n维数组 例:a = [[[[[...n个括号...]]]]] 判断张量有几阶  就看等号右边的方括号有几个  0个就是0阶 2个就是2阶. 多维张…

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…

使用TensorFlow v2张量的一个简单的"hello world"示例 import tensorflow as tf # 创建一个张量 hello = tf.constant("hello world") print hello Output: tf.Tensor(hello world, shape=(), dtype=string) # 访问张量的值,调用numpy() print hello.numpy() output: hello world 欢迎…

1.tf.concat tf.concat的作用主要是将向量按指定维连起来,其余维度不变:而1.0版本以后,函数的用法变成: t1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] t2 = [[7, 8, 9], [10, 11, 12]] #按照第0维连接 tf.concat( [t1, t2],0) ==> [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]] #按照第1维连接 tf.concat([t1, t2],1) ==> [[1, 2,…

1.张量 张量可以说是TensorFlow的标志,因为整个框架的名称TensorFlow就是张量流的意思,全面的认识一下张量.在TensorFlow程序使用tensor数据结构来代表所有的数据,在计算图中,操作之间的数据都是Tensor,Tensor可以看做n维的数组或列表,每个tensor包含了类型(type),阶(rank),和形状(shape). 2.tensor类型 tensor的类型主要有如下: tf.float32 :32位浮点型tf.float64 :64 位浮点型tf.int64…