TensorFlow小技巧整理:修改张量特定元素的值 最近在做一个摘要生成的项目,过程中遇到了很多小问题,从网上查阅了许多别人解决不同问题的方法,自己也在旁边开了个jupyter notebook搞些小实验,这里总结一下遇到的一些问题.Tensorflow用起来不是很顺手,很大原因在于tensor这个玩意儿,并不像数组或者列表那么的直观,直接print的话只能看到 Tensor(-) 这样的提示.比如下面这个问题,我们想要修改张量特定位置上的某个数值,操作起来就相对麻烦一些.和array一样,张

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

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

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]

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

# 当计算图创建成功时 # 你就可以运行这个计算图,然后生成一个新的张量 # 并且得到这个张量指向的计算图中具体的数值 #这个功能在debug的时候非常有必要 #最简单获得张量具体值的方法是使用Tensor.eval method import tensorflow as tf constant = tf.constant([1, 2, 3]) #进行点乘,对应位置的元素相乘 tensor = constant * constant init = tf.global_variables_init

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,

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

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

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(

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

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

TensorFlow提供两种类型的拼接: tf.concat(values, axis, name='concat'):按照指定的已经存在的轴进行拼接 tf.stack(values, axis=0, name='stack'):按照指定的新建的轴进行拼接 concat t1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] t2 = [[7, 8, 9], [10, 11, 12]] tf.concat([t1, t2], 0) ==> [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8

tf.shape(a)和a.get_shape()比较 相同点:都可以得到tensor a的尺寸 不同点:tf.shape()中a 数据的类型可以是tensor, list, array a.get_shape()中a的数据类型只能是tensor,且返回的是一个元组(tuple) import tensorflow as tf import numpy as np x=tf.constant([[1,2,3],[4,5,6]] y=[[1,2,3],[4,5,6]] z=np.arange(24

import tensorflow as tf import collections from tensorflow.core.framework import tensor_shape_pb2 # 读取模型 graph_def = tf.GraphDef() with tf.gfile.FastGFile('./pb/model.pb', 'rb') as f: graph_def.ParseFromString(f.read()) # 统计图中的node,保存为map.其中 key : va

# tf.device给你了很多可伸缩性在TensorFlow的计算图中选择放置你的单独的操作 # 在许多的情况下,有很多启发可以工作的很好 # 例如tf.train.replica_device_setter API可以和tf.device一起使用,在进行数据分布式并行性话训练的时候 # 列如下面的代码块显示了tf.train.replica_device_setter 如何在tf.Variable 对象和其他的操作之间 # 应用不同的参数放置策略 with tf.device(tf.trai

https://blog.csdn.net/Tramac/article/details/74942587 字符串转为数字: tf.string_to_number (string_tensor, out_type=None, name=None) 1 2 3 转为64位浮点类型–float64: tf.to_double(x, name=’ToDouble’) 1 2 转为32位浮点类型–float32: tf.to_float(x, name=’ToFloat’) 1 2 转为32位整型–i

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"(

张量操作 在tensorflow中,有很多操作张量的函数,有生成张量.创建随机张量.张量类型与形状变换和张量的切片与运算 生成张量 固定值张量 tf.zeros(shape, dtype=tf.float32, name=None) 创建所有元素设置为零的张量.此操作返回一个dtype具有形状shape和所有元素设置为零的类型的张量. tf.zeros_like(tensor, dtype=None, name=None) 给tensor定单张量(),此操作返回tensor与所有元素设置为零相同

tensor的含义是张量,张量是什么,听起来很高深的样子,其实我们对于张量一点都不陌生,因为像标量,向量,矩阵这些都可以被认为是特殊的张量.如下图所示: 在TensorFlow中,tensor实际上就是各种"数"的统称.而flow是流动的意思.所以TensorFlow的意思就是"数"的流动,可以说TensorFlow这个名字很形象.一般来说,编程模式有两种,一种是命令式的,一种是符号式的.命令式便于理解和调试,而符号式便于对复杂代码进行封装和抽象(就想我们把一些操作

张量常规解释 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. Tensorflow中张量的概念 在tensorflow程序中所有的数据都通过张量的形式来表示. 从功能的角度