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TensorFlow中如何确定张量的形状实例

我们可以使用tf.shape()获取某张量的形状张量。...(x)) Out[1]: array([10, 10, 10]) 我们可以使用tf.shape()在计算图中确定改变张量的形状。...sess.run([tf.size(x), tf.size(y)]) Out: [1000, 504] tensor.get_shape()或者tensor.shape是无法在计算图中用于确定张量的形状...我们可以使用tf.rank()来确定张量的秩。tf.rank()会返回一个代表张量秩的张量，可直接在计算图中使用。...中如何确定张量的形状实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

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PyTorch入门笔记-改变张量的形状

view和reshape PyTorch 中改变张量形状有 view、reshape 和 resize_ (没有原地操作的resize方法未来会被丢弃) 三种方式，「其中 resize_ 比较特殊，它能够在修改张量形状的同时改变张量的大小...，而 view 和 reshape 方法不能改变张量的大小，只能够重新调整张量形状。」...，因此这里介绍两个方法的不同之处。...比如对于下面形状为 (3 x 3) 的 2D 张量： 2D 张量在内存中实际以一维数组的形式进行存储，行优先的方式指的是存储的顺序按照 2D 张量的行依次存储。...上面形状为 (3 x 3) 的 2D 张量通常称为存储的逻辑结构，而实际存储的一维数组形式称为存储的物理结构。

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Tensorflow的张量类型转换

参数： x: 张量或稀疏张量 name: 操作的名称(可选)。...返回值：一种形状与x相同的张量或稀疏张量，类型为int32 可能产生的异常： TypeError: If x cannot be cast to the int32. 2、tf.to_float()...将张量强制转换为float32类型。...tf.to_float( x, name='ToFloat' ) 参数： x:张量或稀疏张量或索引切片。 name:操作的名称(可选)。...返回值：一种形状与x相同的张量或稀疏张量或索引切片，类型为float32。可能产生的异常： TypeError: If x cannot be cast to the float32.

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【tensorflow2.0】张量的结构操作

dtype=float32)> 三，维度变换维度变换相关函数主要有 tf.reshape, tf.squeeze, tf.expand_dims, tf.transpose. tf.reshape 可以改变张量的形状...tf.reshape可以改变张量的形状，但是其本质上不会改变张量元素的存储顺序，所以，该操作实际上非常迅速，并且是可逆的。...29 224]] [[179 219] [153 209] [111 215]] [[39 7] [138 129] [59 205]]]] # 改成（3,6）形状的张量...[3, 6]) [[135 178 26 116 29 224] [179 219 153 209 111 215] [39 7 138 129 59 205]] # 改回成 [1,3,3,2] 形状的张量...，与tf.reshape不同，它会改变张量元素的存储顺序。

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CNN中张量的输入形状和特征图 | Pytorch系列（三）

我现在要做的是把阶、轴和形状的概念用在一个实际的例子中。为此，我们将把图像输入看作CNN的张量。...注意，张量的形状编码了关于张量轴、阶和索引的所有相关信息，因此我们将在示例中考虑该形状，这将使我们能够计算出其他值。下面开始详细讲解。 CNN输入的形状 CNN输入的形状通常长度为4。...这意味着我们有一个4阶张量（有四个轴的）。张量形状中的每个指标代表一个特定的轴，每个指标的值给出了对应轴的长度。张量的每个轴通常表示输入数据的某种物理含义（real world）或逻辑特征。...在神经网络中，我们通常都是批量处理样本，而不是只处理单个样本，因此该轴的长度告诉我们该批次中有多少个样本。 ? 这使我们看到可以使用一个4阶张量表示一整个批次的图片。...假设对于给定的张量，我们具有以下形状[3，1，28，28]。使用该形状，我们可以确定我们有这个批次是含有三张图片。

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pytorch和tensorflow的爱恨情仇之张量

pytorch和tensorflow的爱恨情仇之基本数据类型：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/13759451.html pytorch版本：1.6.0 tensorflow...1、pytorch中的张量（1）通过torch.Tensor()来建立常量 ?...这里有两种张量，一种是直接通过toch.Tensor()建立的，另一种是 Variable()建立的，它们的区别是：在新版本的torch中可以直接使用tensor而不需要使用Variable。...我们传入的值就不能是一个列表了，需要一个张量，我们可以这么做： ? 这也可以说明常量是可以转换为变量的。但需要注意的是由常量转换而来的变量就不是原来的常量了： ?...2、tensorflow中的张量在tensorflow中，可以通过tf.consatnt()和tf.Variable()来建立张量，与pytorch旧版本类似的是，tf.constant()对应torch.Tensor

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【tensorflow2.0】张量的数学运算

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。...的广播规则和numpy是一样的: 1、如果张量的维度不同，将维度较小的张量进行扩展，直到两个张量的维度都一样。...2、如果两个张量在某个维度上的长度是相同的，或者其中一个张量在该维度上的长度为1，那么我们就说这两个张量在该维度上是相容的。 3、如果两个张量在所有维度上都是相容的，它们就能使用广播。...4、广播之后，每个维度的长度将取两个张量在该维度长度的较大值。 5、在任何一个维度上，如果一个张量的长度为1，另一个张量长度大于1，那么在该维度上，就好像是对第一个张量进行了复制。...，静态形状，TensorShape类型参数 tf.broadcast_static_shape(a.shape,b.shape) TensorShape([3, 3]) # 计算广播后计算结果的形状，动态形状

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TensorFlow的核心概念：张量和计算图

二张量数据结构 TensorFlow的数据结构是张量Tensor。Tensor即多维数组。Tensor和numpy中的ndarray很类似。...1，Tensor的维度 rank 标量为0维张量，向量为1维张量，矩阵为2维张量。彩色图像有rgb三个通道，可以表示为3维张量。视频还有时间维，可以表示为4维张量。 ? ?...2，Tensor的形状 shape Tensor在各个维度的长度可以用一个向量表示，称为Tensor的形状shape。 shape的元素数量和Tensor的维度相等。 ?...实际上我们完全可以让step3,step4和step1,step2这两组计算同时由不同的机器进行。表达成计算图后，计算之间的依赖和独立关系变得非常清晰。...TensorFlow可以将每个操作符Operator的任务分配给不同的机器，从而实现分布式并行计算。

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从模型源码梳理TensorFlow的形状相关操作

[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...因为篇幅所限，所以之前的整体代码讲解中，很多细节没有深入，所以本文会就 “TensorFlow形状相关” 这些细节进行探讨，旨在帮助小伙伴们详细了解每一的步骤以及为什么要这样做。...; axis：指定的维，如果不指定，则计算所有元素的总和; keepdims：是否保持原有张量的维度，设置为True，结果保持输入tensor的形状，设置为False，结果会降低维度，如果不传入这个参数...0维，又称0维张量，数字，标量：1 1维，又称1维张量，数组，vector：[1, 2, 3] 2维，又称2维张量，矩阵，二维数组：[[1,2], [3,4]] 3维，又称3维张量，立方（cube），三维数组...shape 为要调整为的形状，shape里最多有一个维度的值可以填写为-1，表示自动计算此维度。

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深度学习中关于张量的阶、轴和形状的解释 | Pytorch系列（二）

阶、轴和形状的概念是我们在深度学习中最关心的张量属性。等级轴形状当我们在深度学习中开始学习张量时，最为关注的是张量的三个属性：阶、轴和形状。...这只是不同研究领域使用不同词汇来指代同一概念的另一个例子。别搞混了。阶和轴张量的阶告诉我们访问（引用）张量数据结构中的特定数据元素需要多少个索引。...张量的形状很重要张量的形状很重要，有几个原因。第一个原因是形状允许我们在概念上思考，甚至想象一个张量。高阶张量变得更抽象，形状给了我们一些具体的思考。形状还编码所有有关轴、阶和索引的相关信息。...当我们的张量在网络中流动时，在网络内部的不同点上会出现特定的形状，作为神经网络程序员，我们的工作就是理解传入的形状，并有能力根据需要重构形状。...array, 2d-array scalar, vector, matrix Shape 3 x 2 number, scalar array, vector 2d-array, matrix 这些术语组中的每一组只表示具有不同形状的相同基础数据

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PyTorch入门笔记-增删张量的维度

比如一张大小的灰度图片保存为形状为的张量，在张量的头部增加一个长度为 1 的新维度，定义为通道数维度，此时张量的形状为。 “图片张量的形状有两种约定：通道在后的约定。...对于输入张量为的图片张量而言，张量的维度为 4，其 dim 参数的取值范围为，对比不同维度的输入张量：输入张量的维度 input.dim() = 2 时，dim 参数的取值范围为输入张量的维度...对于形状为的张量来说，如果希望将批量维度删除 (batch_size 通常称为批量维度)，可以通过 torch.squeeze(input, dim) 函数，「dim 参数为待删除维度的索引号。」...例如，删除形状为图片张量的批量维度。...同样以张量为例 (为了方便叙述将其简写成 )，不同 dim 参数的实际删除的维度如下所示。

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PyTorch入门笔记-堆叠stack函数

dim 之前插入新维度；当 dim < 0 时，在 dim 之后插入新维度；例如，对于形状为的张量，在不同位置通过 torch.stack 操作插入新维度，dim 参数对应的插入位置设置如下图所示...比如张量是形状为的 3 通道图片张量，张量是另外一个形状为的 3 通道图片张量。...使用 torch.stack 合并这两个图片张量，批量维度插入在 dim = 0 的位置上，具体代码如下。...，没有批量维度的概念 cat_ab = torch.cat([a, b], dim = 0) print(cat_ab.size()) # torch.Size([6, 32, 32]) 形状都是...所有待合并的张量形状必须完全一致 torch.stack 也需要满足张量堆叠合并的条件，它需要所有待合并的张量形状完全一致才可以进行合并。如果待合并张量的形状不一致时，进行堆叠合并会发生错误。

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NumPy中的广播：对不同形状的数组进行操作

广播描述了在算术运算期间如何处理具有不同形状的数组。我们将通过示例来理解和练习广播的细节。我们首先需要提到数组的一些结构特性。...广播在这种情况下提供了一些灵活性，因此可以对不同形状的数组进行算术运算。但是有一些规则必须满足。我们不能只是广播任何数组。在下面的例子中，我们将探索这些规则以及广播是如何发生的。...但是，它们中的一个在第一维度上的大小为3，而另一个在大小上为1。因此，第二个数组将在广播中广播。 ? 两个数组在两个维度上的大小可能不同。...在这种情况下，将广播尺寸为1的尺寸以匹配该尺寸中的最大尺寸。下图说明了这种情况的示例。第一个数组的形状是（4,1），第二个数组的形状是（1,4）。...如果特定维度的大小与其他数组不同，则必须为1。如果我们将这三个数组加在一起，则结果数组的形状将为（2，3，4），因为广播的尺寸为1的尺寸与该尺寸中的最大尺寸匹配。

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PyTorch入门笔记-复制数据expand函数

“将张量中大小为 1 的维度称为单维度。比如形状为 [2, 3] 的张量就没有单维度，形状为 [1, 3] 中第 0 个维度上的大小为 1，因此第 0 个维度为张量的单维度。”...通过 torch.unsqueeze(b, dim = 0) 为偏置 b 插入了一个批量维度，此时偏置 b 变成了形状为 [1, 3] 的 2D 张量 B，正是因为有了单维度才能够对 2D 张量 B 的第...（比如偏置 b），简单来说就是为输入张量添加一个批量维度并在批量维度上复制输入张量多份。...比如复制 10 份形状为 [28, 28, 3] 的图片张量，最后图片张量的形状为 [10, 28, 28, 3]。「expand 函数中融合了插入批量维度并在新插入的批量维度上复制数据的操作。」...《TensorFlow深度学习》

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PyTorch入门笔记-拼接cat函数

以包含批量维度的图像张量为例，设张量 A 保存了 4 张，长和宽为 32 的三通道像素矩阵，则张量 A 的形状为 [4, 3, 32, 32]（PyTorch将通道维度放在前面，即 (batch_size...同样的方式，张量 B 保存了另外 5 张，长和宽为 32 的三通道像素矩阵，张量 B 的形状为 [5, 3, 32, 32]。...现在需要在批量维度上合并两个包含批量维度的图像张量，这里批量维度索引号为 0，即 dim = 0，合并张量 A 和 B 的代码如下： import torch # 模拟图像张量A a = torch.randn...比如图像张量形状为 [4, 3, 32, 32] 和形状为 [5, 1, 32, 32] 的张量不能直接在批量维度上进行合并，因为两个图像张量的通道维度的长度不一致，一个是单通道（channels =...《TensorFlow深度学习》

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如何为Tensorflow构建自定义数据集

得到的输出张量的形状是具有两列的矩阵。一列保存每个读取pcap数据包的时间戳标量。另一列将相应的分组数据保存为字符串。输出张量（矩阵）中的每一行对应一个pcap数据包。 ?...dtypes = [tf.float64, tf.string] 批量是通过神经网络的一个前向/后向传递中的训练示例的数量。在例子中，当定义批次的大小时也定义了张量的形状。...当多个pcap数据包在一个批处理中分组时，时间戳（tf.float64）和数据（tf.string）都是一维张量，形状为tf.TensorShape（[batch]）。...由于事先不知道总样本的数量，并且总样本可能不能被批量大小整除，宁愿将形状设置为tf.TensorShape（[None]）以给更多的灵活性。...批量大小为0是一种特殊情况，其中每个单个张量的形状退化为tf.TensorShape（[]）或0-D标量张量。

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Tensorflow入门教程（二）——对张量静态和动态的理解

上一篇我介绍了Tensorflow是符号操作运算，并结合例子来验证。这一篇我也会结合一些例子来深刻理解Tensorflow中张量的静态和动态特性。...1、Tensorflow张量的静态和动态相关操作 TensorFlow中的张量具有静态大小属性，该属性在图形构建期间确定。有时静态大小可能没有指定。...为了得到张量的动态大小，可以调用tf.shape操作，它返回一个表示给定张量大小的张量： ? 张量的静态大小可以用Tensor.set_shape（）方法设置： ?...可以使用tf.reshape函数动态重塑给定的张量： ? 2、返回张量大小的通用函数我们定义这么一个函数，它可以很方便地返回可用的静态大小，当不可用时则返回动态大小。...在实际很多情况中，我们需要将张量的不同维度通道进行合并，比如我们想要将第二维和第三维进行合并，也就是将三维张量转换为二维张量。我们可以使用上面定义好的get_shape（）函数来做到这一点： ?

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【深度学习 | Keras】Keras操作工具类大全，确定不来看看？

其原理很简单，它接收两个张量作为输入，并通过逐元素相乘将它们相乘。它可以接收两个形状相同的张量，也可以广播其中一个张量以匹配另一个张量的形状。输出的张量形状与输入张量形状相同。...输出：形状与输入相同的张量，其每个元素都是输入张量对应元素的乘积。该层可以用于许多不同的场景，例如：将一个张量乘以另一个张量，用于实现元素级别的加权或缩放。...batch_size表示批量大小，features表示输入的特征数。...示例代码： import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers # 假设输入数据的形状为(batch_size, features)...例如，输入形状为 (batch_size, a, b, c) 的张量，经过 Flatten 层处理后，输出形状为 (batch_size, a * b * c) 的一维张量。

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TF-char4-TF2基本语法

char4-TensorFlow基础入门 TensorFlow是一个面向深度学习算法的科学计算库，内部数据保存在张量Tensor对象中，所有的运算操作都是基于张量进行的 ?...通常将标量、向量、矩阵也统称为张量；张量的维度和形状自行判断标量创建标量的关键字是constant，必须通过TF规定的方式去创建张量 import tensorflow as tf a = 2...) fc.bias # 查看偏置矩阵矩阵也是非常常见的张量类型，比如全连接层的批量输入X=[b,d_{in}]，其中b表示的是输入样本的个数，即batch size，d_{in}表示的是输入特征的长度...4，X 的 shape 为[2,4] 线性层的输出为3个节点，其shape为[4,3] 偏置b的shape为[3] 那么不同shape的张量之间如何进行相加？...有些运算可以在处理不同 shape 的张量时，会隐式地调用广播机制 ?

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TensorFlow 高效编程

正常情况下，当你想要进行一些操作如加法，乘法时，你需要确保操作数的形状是相匹配的，如：你不能将一个具有形状[3, 2]的张量和一个具有[3,4]形状的张量相加。...我们也需要打乱数据集得到批量，这个批量将会有不同的样本分布。下一步，我们使用Dataset.map()方法，对原始数据进行预处理，将数据转换成一个模型可以识别，利用的格式。...大多数情况下，使用 TensorFlow 时，你使用的是大型张量，并希望批量执行操作。相关的条件操作是tf.where，类似于tf.cond，它接受谓词，但是基于批量中的条件来选择输出。...，并在输入和输出都是批量的条件下，返回张量作为结果。...许多 TensorFlow 操作可以操作不同维度和形状的张量。这在使用 API 时很方便，但在出现问题时可能会导致额外的麻烦。

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