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。
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.
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。...如果要通过修改张量的某些元素得到新的张量，可以使用tf.where，tf.scatter_nd。...如果要通过修改张量的部分元素值得到新的张量，可以使用tf.where和tf.scatter_nd。 tf.where可以理解为if的张量版本，此外它还可以用于找到满足条件的所有元素的位置坐标。...和tf.reshape相似，它本质上不会改变张量元素的存储顺序。 张量的各个元素在内存中是线性存储的，其一般规律是，同一层级中的相邻元素的物理地址也相邻。
在转换不同的数据类型时，相等和不相等操作符遵循下列基本规则： 如果有一个操作数是布尔值，则在比较相等性之前先将其转换为数值——false 转换为0，而 true 转换为1； 如果一个操作数是字符串，另一个操作数是数值...，在比较相等性之前先将字符串转换为数值； 如果一个操作数是对象，另一个操作数不是，则调用对象的valueOf()方法，用得到的基本类 型值按照前面的规则进行比较； null 和undefined 是相等的...要比较相等性之前，不能将null 和undefined 转换成其他任何值。 如果有一个操作数是NaN，则相等操作符返回false，而不相等操作符返回true。...重要提示： 即使两个操作数都是NaN，相等操作符也返回false；因为按照规则，NaN 不等于NaN。 如果两个操作数都是对象，则比较它们是不是同一个对象。...如果两个操作数都指向同一个对象， 则相等操作符返回true；否则，返回false。
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
它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU），服务器，移动设备等等。...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。...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。 ?...3，Tensor的数据类型 dtype Tensor的数据类型dtype和numpy中的array的数据类型dtype几乎一一对应。...为啥TensorFlow还要用计算图来表达算法呢？当然计算图会非常直观，但主要原因是为了分布式并行计算。在纯Python语言的实现中我们只能由一个机器同时完成上述计算。计算顺序可能是这样的。
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。...中实现KNN算法 [8 7 5] [5 2 3] 三，矩阵运算 矩阵必须是二维的。...除了一些常用的运算外，大部分和矩阵有关的运算都在tf.linalg子包中。..., 4. ]], dtype=float32)> 四，广播机制 TensorFlow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。
语句结构：tf.zeros(shape,dtype=tf.float32,name=None)举例：tf.zeros([3, 4], tf.int32)最主要的是，shape可以接收1D张量。
题目 给你一个整数数组 nums ，你的目标是令 nums 中的所有元素相等。完成一次减少操作需要遵照下面的几个步骤： 找出 nums 中的 最大 值。...返回使 nums 中的所有元素相等的操作次数。...示例 1： 输入：nums = [5,1,3] 输出：3 解释：需要 3 次操作使 nums 中的所有元素相等： 1. largest = 5 下标为 0 。nextLargest = 3 。...示例 2： 输入：nums = [1,1,1] 输出：0 解释：nums 中的所有元素已经是相等的。...示例 3： 输入：nums = [1,1,2,2,3] 输出：4 解释：需要 4 次操作使 nums 中的所有元素相等： 1. largest = 3 下标为 4 。nextLargest = 2 。
题目 存在一个长度为 n 的数组 arr ，其中 arri = (2 * i) + 1 （ 0 <= i < n ）。...一次操作中，你可以选出两个下标，记作 x 和 y （ 0 <= x, y < n ）并使 arrx 减去 1 、arry 加上 1 （即 arrx -=1 且 arry += 1 ）。...最终的目标是使数组中的所有元素都 相等 。题目测试用例将会 保证 ：在执行若干步操作后，数组中的所有元素最终可以全部相等。 给你一个整数 n，即数组的长度。...请你返回使数组 arr 中所有元素相等所需的 最小操作数 。...示例 1： 输入：n = 3 输出：2 解释：arr = [1, 3, 5] 第一次操作选出 x = 2 和 y = 0，使数组变为 [2, 3, 4] 第二次操作继续选出 x = 2 和 y = 0
题目 存在一个长度为 n 的数组 arr ，其中 arr[i] = (2 * i) + 1 （ 0 <= i < n ）。...一次操作中，你可以选出两个下标，记作 x 和 y （ 0 <= x, y < n ）并使 arr[x] 减去 1 、arr[y] 加上 1 （即 arr[x] -=1 且 arr[y] += 1 ）。...最终的目标是使数组中的所有元素都 相等 。题目测试用例将会 保证 ：在执行若干步操作后，数组中的所有元素最终可以全部相等。 给你一个整数 n，即数组的长度。...请你返回使数组 arr 中所有元素相等所需的 最小操作数 。...示例 1： 输入：n = 3 输出：2 解释：arr = [1, 3, 5] 第一次操作选出 x = 2 和 y = 0，使数组变为 [2, 3, 4] 第二次操作继续选出 x = 2 和 y = 0
ES2015中有四种相等算法： 抽象相等比较 (==) 严格相等比较 (===): 用于 Array.prototype.indexOf, Array.prototype.lastIndexOf, 和...请注意，所有这些之间的区别都与其处理原语有关; 这三个运算符的原语中，没有一个会比较两个变量是否结构上概念类似。...但是大部分浏览器允许非常窄的一类对象（即，所有页面中的 document.all 对象），在某些情况下，充当效仿 undefined 的角色。相等操作符就是在这样的一个背景下。...规范中的相等、严格相等以及同值相等 在 ES5 中， == 相等在 Section 11.9.3, The Abstract Equality Algorithm； === 相等在 11.9.6, The...从下表中可以看出，这是由于 Object.is 处理 NaN 的不同。
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。...例如，我们可以定义一个大小的张量[None，128]： ? 这意味着第一个维度可以是任意大小，并将在Session.run（）中动态确定。可以按如下方式查询张量的静态大小： ?...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： ?...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： ?
14 15 /** 16 * equals：比较两个String对象的值是否相等 17 * 即：比较内容 18 * 结果：true,true 19 *...： （1）equals：比较两个String对象的值是否相等。...（2）= =：比较两个String对象的指向的内存地址是否相等。...针对单线程，jdk 5.0还提供了StringBuilder类，在单线程环境下，由于不用考虑同步问题，使用该类使性能得到进一步的提高。...（3）compareTo：比较两个String对象的值是否相等。
点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 在 JavaScript 中如何判断两个值相等，这个问题看起来非常简单，但并非如此，在 JavaScript 中存在 4 种不同的相等逻辑，如果你不知道他们的区别...ECMAScript 是 JavaScript 的语言规范，在ECMAScript 规范[1]中存在四种相等算法，如下图所示： 上图中四种算法对应的中文名字如下，大部分前端应该熟悉严格相等和非严格相等...• 和 Boolean 比较时，另一个值会转换为 Number 如果值为对象，会使用内部的 ToPrimitive 转换，可以通过自定义 Symbol.toPrimitive 改变返回值，需要注意的是在相等的判断中...严格相等解决了非严格相等中隐式转换带来的问题，但也丢失了隐式转换带来的便利，对于类型可能不一致的情况下，比如从表单中获取的值都是字符串，保险的做法是，在比较前手动类型转换，代码示例如下： 1 === Number...，规范中叫做 SameValueZero，同值零和严格相等功能一样，除了处理 NaN 的方式，同值零认为 NaN 和 NaN 相等，这在判断 NaN 是否在集合中的语义下是非常合理的。
每次操作中，你可以选择 任意 数组中的任意一个整数，将它变成 1 到 6 之间 任意 的值（包含 1 和 6）。 请你返回使 nums1 中所有数的和与 nums2 中所有数的和相等的最少操作次数。...如果无法使两个数组的和相等，请返回 -1。...2.2> 示例 2： 【输入】nums1 = [1,1,1,1,1,1,1], nums2 = [6] 【输出】-1 【解释】没有办法减少 nums1 的和或者增加 nums2 的和使二者相等。...2.3> 示例 3： 【输入】nums1 = [6,6], nums2 = [1] 【输出】3 【解释】你可以通过 3 次操作使 nums1 中所有数的和与 nums2 中所有数的和相等。...l2 = nums2.length, sum1 = 0, sum2 = 0, diff; if (6 * l1 < l2 || 6 * l2 < l1) return -1; // 无法使两个数组的和相等
它的作用是从输入张量中按照给定的索引值，选取对应的元素形成一个新的张量。它沿着一个维度选择元素，同时保持其他维度不变。也就是说:保留所有其他维度的元素，但在索引张量之后的目标维度中选择元素。...它允许你根据指定的索引从输入张量中取出对应位置的元素，并组成一个新的张量。...它的行为类似于index_select，但是现在所需维度中的元素选择依赖于其他维度——也就是说对于每个批次索引，对于每个特征，我们可以从“元素”维度中选择不同的元素——我们将从一个张量作为另一个张量的索引...torch.take torch.take 是 PyTorch 中用于从输入张量中按照给定索引取值的函数。...适用于较为简单的索引选取操作。 torch.gather适用于根据索引从输入张量中收集元素并形成新张量的情况。可以根据需要在不同维度上进行收集操作。
每次操作中，你可以选择 任意 数组中的任意一个整数，将它变成 1 到 6 之间 任意 的值（包含 1 和 6）。...请你返回使 nums1 中所有数的和与 nums2 中所有数的和相等的最少操作次数。 如果无法使两个数组的和相等，请返回 -1 。...示例 1： 输入：nums1 = [1,2,3,4,5,6], nums2 = [1,1,2,2,2,2] 输出：3 解释：你可以通过 3 次操作使 nums1 中所有数的和与 nums2 中所有数的和相等...示例 2： 输入：nums1 = [1,1,1,1,1,1,1], nums2 = [6] 输出：-1 解释：没有办法减少 nums1 的和或者增加 nums2 的和使二者相等。...示例 3： 输入：nums1 = [6,6], nums2 = [1] 输出：3 解释：你可以通过 3 次操作使 nums1 中所有数的和与 nums2 中所有数的和相等。
x = torch.Tensor([[1, 2, 3],[4, 5, 6]]) describe(x) 使用 NumPy 数组创建张量 我们也可以从NumPy 数组中创建PyTorch 张量。...torch.sum() 函数允许我们计算行和列的总和。 我们还为 keepdims 传递 True 以保留结果中的维度。通过定义 dim = 1 我们告诉函数按列折叠数组。...torch.index_select() 这个函数返回一个新的张量，该张量使用索引中的条目（LongTensor）沿维度 dim 对输入张量进行索引。...indices = torch.FloatTensor([0, 2]) describe(torch.index_select(x, dim=1, index=indices)) 此函数在张量的非连续索引这种复杂索引中很有用...从基本的张量创建到具有特定用例的高级和鲜为人知的函数，如 torch.index_select ()，PyTorch 提供了许多这样的函数，使数据科学爱好者的工作更轻松。 作者：Inshal Khan
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