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(…

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…

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…

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…

张量(Tensor) 在Tensorflow中,变量统一称作张量(Tensor). 张量(Tensor)是任意维度的数组. 0阶张量:纯量或标量 (scalar), 也就是一个数值,例如,\'Howdy\' 或 5 1阶张量:向量 (vector)或矢量,也就是一维数组(一组有序排列的数),例如,[2, 3, 5, 7, 11] 或 [5] 2阶张量:矩阵 (matrix),也就是二维数组(有序排列的向量),例如,[[3.1, 8.2, 5.9][4.3, -2.7, 6.5]] 3阶张量:三维…

pytorch张量数据类型入门1.对于pytorch的深度学习框架,其基本的数据类型属于张量数据类型,即Tensor数据类型,对于python里面的int,float,int array,flaot array对应于pytorch里面即在前面加一个Tensor即可——intTensor ,Float tensor,IntTensor of size [d1,d2...], FloatTensor of size[d1,d2,...]2.对于pytorch,并不能表示string类型的数据类型,一…

线性代数,面向连续数学,非离散数学.<The Matrix Cookbook>,Petersen and Pedersen,2006.Shilov(1977). 标量.向量.矩阵.张量. 标量(scalar).一个标量,一个单独的数.其他大部分对象是多个数的数组.斜体表示标量.小写变量名称.明确标量数类型.实数标量,令s∊ℝ表示一条线斜率.自然数标量,令n∊ℕ表示元素数目. 向量(vector).一个向量,一列数.有序排列.次序索引,确定每个单独的数.粗体小写变量名称.向量元素带脚标斜体表示.…

参考https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/v1.0 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 Tensor Tensor可以是一个数(标量).一维数组(向量).二维数组(矩阵)或更高维的数组(高阶数据) Tensor和numpy的ndarrays类似,不同在于pytorch的tensor支持GPU加速 导包: from __future__ import print_function import torch as t 判断是否…

张量的操作主要包括张量的结构操作和张量的数学运算. 张量结构操作诸如:张量创建,索引切片,维度变换,合并分割. 张量数学运算主要有:标量运算,向量运算,矩阵运算.另外我们会介绍张量运算的广播机制. 本篇我们介绍张量的结构操作. 一,创建张量 张量创建的许多方法和numpy中创建array的方法很像. import tensorflow as tf import numpy as np a = tf.constant([1,2,3],dtype = tf.float32) tf.print(a)…

简介 上一篇笔记:Tensorflow学习笔记1:Get Started 我们谈到Tensorflow是基于图(Graph)的计算系统.而图的节点则是由操作(Operation)来构成的,而图的各个节点之间则是由张量(Tensor)作为边来连接在一起的.所以Tensorflow的计算过程就是一个Tensor流图.Tensorflow的图则是必须在一个Session中来计算.这篇笔记来大致介绍一下Session.Graph.Operation和Tensor. Session Session提供了O…

Gokula Krishnan Santhanam认为,大部分深度学习框架都包含以下五个核心组件: 张量(Tensor) 基于张量的各种操作 计算图(Computation Graph) 自动微分(Automatic Differentiation)工具 BLAS.cuBLAS.cuDNN等拓展包 . . 一.张量的理解 本节主要参考自文章<开发丨深度学习框架太抽象?其实不外乎这五大核心组件> . 1.张量的解读 张量是所有深度学习框架中最核心的组件,因为后续的所有运算和优化算法都是基于张量进…

torch.Tensor torch.Tensor是一种包含单一数据类型元素的多维矩阵. Torch定义了七种CPU tensor类型和八种GPU tensor类型: Data tyoe CPU tensor GPU tensor 32-bit floating point torch.FloatTensor torch.cuda.FloatTensor 64-bit floating point torch.DoubleTensor torch.cuda.DoubleTensor 16-bit…

https://baijiahao.baidu.com/s?id=1568147583188426&wfr=spider&for=pc 也许你已经下载了TensorFlow,而且准备开始着手研究深度学习.但是你会疑惑:TensorFlow里面的Tensor,也就是“张量”,到底是个什么鬼?也许你查阅了维基百科,而且现在变得更加困惑.也许你在NASA教程中看到它,仍然不知道它在说些什么?问题在于大多数讲述张量的指南,都假设你已经掌握他们描述数学的所有术语. 别担心! 我像小孩子一样讨厌数学,…

TensorFlow的数据流图 TensorFlow的结构分析: 图 + 会话 TensorFlow = 构图阶段(数据与操作的执行步骤被描绘出一个图) + 执行图阶段(使用回话执行构建好的图中操作) 1. 一个构建图阶段              流程图:定义数据(张量Tensor)和操作(节点Operate)        2. 一个执行图阶段              调用各方资源,将定义好的数据和操作运行起来 数据流图介绍 数据流图[Data Flow Graph]用"结点"(…

Tensor是神马?为什么还会Flow? 互联网爱好者 百家号17-05-2310:03 大数据文摘作品,转载要求见文末 编译 | 邵胖胖,江凡,笪洁琼,Aileen 也许你已经下载了TensorFlow,而且准备开始着手研究深度学习.但是你会疑惑:TensorFlow里面的Tensor,也就是“张量”,到底是个什么鬼?也许你查阅了维基百科,而且现在变得更加困惑.也许你在NASA教程中看到它,仍然不知道它在说些什么?问题在于大多数讲述张量的指南,都假设你已经掌握他们描述数学的所有术语. 别担心!…

使用 TensorFlow 之前你需要了解关于 TensorFlow 的以下基础知识 :• 使用图 (graphs) 来表示计算 .• 在会话 ( Session ) 中执行图 .• 使用张量 (tensors) 来代表数据 .• 通过变量 ( Variables ) 维护状态 .• 使用供给 ( feeds ) 和取回 ( fetches ) 将数据传入或传出任何操作 概述 TensorFlow 是一个以图 (graphs) 来表示计算的编程系统 , 图中的节点被称之为 op(op-erati…

原文地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/31494491 上次我总结了在PyTorch中建立随机数Tensor的多种方法的区别. 这次我把常用的Tensor的数学运算总结到这里,以防自己在使用PyTorch做实验时,忘记这些方法应该传什么参数. 总结的方法包括: Tensor求和以及按索引求和:torch.sum() torch.Tensor.indexadd() Tensor元素乘积:torch.prod(input) 对Tensor求均值.方差.极值: torch…

pytorch 中文网文档链接 https://ptorch.com/docs/1/Tensor 每一个张量tensor都有一个相应的torch.Storage保存其数据,张量类提供了一个多维的,横向视图的存储,并定义了数字操作. img = ToTensor(img) img = img.mul_(2).add_(-1) torch.FloatTensor.abs_()会在原地计算绝对值并返回修改的张量, 而tensor.FloatTensor.abs()将会在新张量中计算结果. mul_(v…

转载自:(pytorch中tensor数据和numpy数据转换中注意的一个问题)[https://blog.csdn.net/nihate/article/details/82791277] 在pytorch中,把numpy.array数据转换到张量tensor数据的常用函数是torch.from_numpy(array)或者torch.Tensor(array),第一种函数更常用.下面通过代码看一下区别: import numpy as np import torch a=np.arange(…

写在前面:此篇纯属自我记录,参考意义不大. 数据类型 数值型 标量Scalar:1.0,2.3等,shape为0->[] a = 1.2 向量Vector:[1.0],[2.3,5.4]等,shape为1->[n] a = tf.constant([2.3,5.4]) 矩阵Matrix:[[1.0,2.3],[3.4,5.4]]等,shape为2->[n,m] a = tf.constant([[1.0,2.3],[3.4,5.4]] 张量Tensor:维度数dim>2的数组统称为…

Tensor是Tensorflow中重要的对象.下面是Tensor的常用方法,后面还会写一篇随笔记录Variable的用法. 1. 生成一个(常)Tensor对象 >>>A = tf.constant(4) >>>B = tf.constant([[1, 2], [3, 4])) >>>A <tf.Tensor: id=76, shape=(), dtype=int32, numpy=4> >>>B <tf.Tens…

广播 (broadcasting) 飞桨(PaddlePaddle,以下简称Paddle)和其他框架一样,提供的一些API支持广播(broadcasting)机制,允许在一些运算时使用不同形状的张量. 通常来讲,如果有一个形状较小和一个形状较大的张量,希望多次使用较小的张量来对较大的张量执行一些操作,看起来像是较小形状的张量的形状,首先被扩展到和较大形状的张量一致,然后做运算. 值得注意的是,这期间并没有对较小形状张量的数据拷贝操作. 飞桨的广播机制主要遵循如下规则(参考 Numpy 广播机制 …

张量 Tensors 1.torch.is_tensor torch.is_tensor(obj) 用法:判断是否为张量,如果是 pytorch 张量,则返回 True. 参数:obj (Object) – 判断对象 例子: torch.is_tensor(torch.rand(2,3)) True 2. torch.is_storage torch.is_storage(obj) 用法:判断是否为pytorch Storage,如何是,则返回True 参数:input (Object) – 判…

系列博客链接: (一)TensorFlow框架介绍:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11038395.html (二)TensorFlow框架之图与TensorBoard:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11038517.html (三)TensorFlow框架之会话:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11038550.html 本文概述: 知道常见的TensorFlow创建张量…

目录 一.引言 1.什么是.为什么需要深度学习 2.简单的机器学习算法对数据表示的依赖 3.深度学习的历史趋势 最早的人工神经网络:旨在模拟生物学习的计算模型 神经网络第二次浪潮:联结主义connectionism 神经网络的突破 二.线性代数 1. 标量.向量.矩阵和张量的一般表示方法 2. 矩阵和向量的特殊运算 3. 线性相关和生成子空间 I. 方程的解问题 II. 思路 III. 结论 IV.求解方式 4. 范数norm I. 定义和要求 II. 常用的\(L^2\)范数和平方\(L^2\…

理解深度学习需要熟悉一些简单的数学概念:Tensors(张量).Tensor operations 张量操作.differentiation微分.gradient descent 梯度下降等等. "Hello World"----MNIST 手写数字识别 #coding:utf8 import keras from keras.datasets import mnist from keras import models from keras import layers from ker…

标量(0D 张量) 仅包含一个数字的张量叫作标量(scalar,也叫标量张量.零维张量.0D 张量).在Numpy 中,一个float32 或float64 的数字就是一个标量张量(或标量数组).你可以用ndim 属性 来查看一个Numpy 张量的轴的个数.标量张量有0 个轴(ndim == 0).张量轴的个数也叫作 阶(rank).下面是一个Numpy 标量. >>> import numpy as np >>> x = np.array(12) >>&g…

[阿里DIN] 从模型源码梳理TensorFlow的乘法相关概念 目录 [阿里DIN] 从模型源码梳理TensorFlow的乘法相关概念 0x00 摘要 0x01 矩阵乘积 1.1 matmul product(一般矩阵乘积) 1.2 Hadamard product(哈达玛积) 1.3 tf.matmul 1.4 tf.multiply 1.5 重载 1.6 DIN使用 0x02 多维矩阵相乘 2.1 TensorFlow实现 2.2 DIN使用 0x03 tile 3.1 tile函数 3.…

[阿里DIN]从模型源码梳理TensorFlow的形状相关操作 目录 [阿里DIN]从模型源码梳理TensorFlow的形状相关操作 0x00 摘要 0x01 reduce_sum 1.1 reduce_sum函数 1.2 维度和轴 1.3 例子 1.4 DIN使用 0x02 reshape 2.1 reshape函数 2.2 DIN使用 0x03 expand_dims 3.1 expand_dims函数 3.1.1 例1 3.1.2 例2 3.2 DIN使用 0xFF 参考 0x00 摘要…

听说Google出了TensorFlow,那么Caffe应该叫什么? ——BlobFlow 神经网络时代的传播数据结构 我的代码 我最早手写神经网络的时候,Flow结构是这样的: struct Data { vector<double> feature; int y; Data(vector<double> feature,int y):feature(feature),y(y) {} }; vector<double> u_i,v_i,u_j,v_j; 很简陋的结构,…