Tensor

  在 TF 中,一个张量如下表述:

my_tensor = tf.constant(0., shape=[6,3,7])
print(my_tensor) # -> Tensor("Const_1:0", shape=(6, 3, 7), dtype=float32)

  一个张量应该包含如下内容:

  • 一个名字,它用于键值对的存储,用于后续的检索: Const: 0
  • 一个形状描述, 描述数据的每一维度的元素个数:(6,3,7)
  • 数据类型,比如 float32

  从向量空间到实数域的多重线性映射(multilinear maps)。

  在 TensorFlow 中用 tensor 数据结构来代表所有的数据, 计算图中, 操作间传递的数据都是 tensor。

  张量是一个拥有 n 维度的数组,并且其中的值都拥有相同的类型,比如整型,浮点型,布尔型等等。

  张量可以用我们所说的形状来描述:我们用列表(或元祖)来描述我们的张量的每个维度的大小

不同维度的Tensor

俗称

表示方法

n 维度的张量

多维数组

(D_0, D_1, D_2, …, D_n-1)

W x H 大小的张量

矩阵

(W, H)

尺度是 W 的张量

向量

(W, )

0维度的张量

标量

()或(1, )

  注意: D_*,W,H 都是整型。


Tensor 种类

Annotation

常值张量(constant)

是不需要初始化的。

变量(Variable)

是维护图执行过程中的状态信息的. 需要它来保持和更新参数值,是需要动态调整的。必须先通过 tf.global_variables_initializer() 初始化,然后才有值。



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