张量（tensor）的理解

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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]Tensor维度理解

http://wossoneri.github.io/2017/11/15/[Tensorflow]The-dimension-of-Tensor/ Tensor维度理解 Tensor在Tensorflow中是N维矩阵,所以涉及到Tensor的方法,也都是对矩阵的处理.由于是多维,在Tensorflow中Tensor的流动过程就涉及到升维降维,这篇就通过一些接口的使用,来体会Tensor的维度概念.以下是个人体会,有不准确的请指出. tf.reduce_mean reduce_mean( inp…

如何理解张量tensor

1 关于张量的四种定义 “张量”在不同的运用场景下有不同的定义. 第一个定义,张量是多维数组,这个定义常见于各种人工智能软件.听起来还好理解.--本文仅解释此种 2 多维数组从第一个定义:张量是多维数组开始. 现在机器学习很火,知名开源框架tensor-flow是这么定义tensor(张量)的: A tensor is a generalization of vectors and matrices to potentially higher dimensions 也就是说,张量(tensor…

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,…

张量 (tensor) 是什么？

对于大部分已经熟练的数学和物理工作者, 这实在是一个极为基础的问题. 但这个问题在我刚接触张量时也困扰了我很久. 张量的那么多定义, 究竟哪些是对的? (显然都是对的. ) 它们的关系是什么? 我尽可能简单地用我自己的话把我对它粗浅的理解讲得明白些. A View from Physics 张量的概念早在19世纪末就被数学家提出了, 但这个概念真正发扬光大, 还是在相对论出现以后. 原因是, 在相对论中, 在不同的参考系下看同一个物理系统, 它"看起来"是不一样的: 比如粒子的动量和能…

pytorch tensor 维度理解.md

torch.randn torch.randn(*sizes, out=None) → Tensor(张量) 返回一个张量,包含了从标准正态分布(均值为0,方差为 1)中抽取一组随机数,形状由可变参数sizes定义. 参数: sizes (int...) – 整数序列,定义了输出形状 out (Tensor, optinal) - 结果张量二维 >>> import torch >>> torch.randn(2,3) tensor([[-1.0413, 0.8792…

2、介绍在TensorFlow当中使用不同的方式创建张量tensor

import tensorflow as tf from tensorflow.python.framework import ops ops.reset_default_graph() #开始一个计算图,通过使用tf.Session()的方式来获得 sess=tf.Session() #创建张量,TensorFlow当中内置了很多用来创建张量的不同方式 my_tensor=tf.zeros([1,20]) #通过在会话当中调用run函数估算我们的tensor print(sess.run(my…