0阶张量称作标量(scalar),表示一个单独的数;举例 S=123
1阶张量称作向量(vector),表示一个一维数组;举例 V=[1,2,3]
2阶张量称作矩阵(matrix),表示一个二维数组,它可以有...with tf.Session() as sess:
print sess.run(y) #执行会话并打印出执行后的结果
可以打印出这样的结果:
Tensor(“matmul:0”, shape...#表示生成直接给定值的数组
举例:
1 生成正态分布随机数,形状两行三列,标准差是 2,均值是 0,随机种子是 1:
w=tf.Variable(tf.random_normal([2,3],stddev...5 神经网络的搭建
当我们知道张量、计算图、会话和参数后,我们可以讨论神经网络的实现过程了。...训练过程是第一步、第二步、第三步的循环迭代,使用过程是第四步,一旦参数
优化完成就可以固定这些参数,实现特定应用了。