TensorFlow张量 本文记录的是TensorFlow中的张量基础知识，包含： 张量类型 张量数据类型 张量创建 张量类型 维数 阶 名字 例子 0-D 0 标量scalar s = 1,2,3 1...判断张量是几阶，就看有几个[] TensorFlow数据类型 tf.int, tf.float：tf.int32、tf.float32、tf.float64 tf.bool：tf.constant([True...创建张量Tensor 创建张量的一般方式： tf.constant(张量内容, dtype=数据类型[可选]) 直接生成 import tensorflow as tf import numpy as...tf.random.normal(维度, mean=均值, stddev=标准差) 生成截断式正态分布的随机数 tf.random.truncated_normal(维度, mean=均值, stddev=标准差) 在tf.random.truncated_normal...中如果随机数的取值在 (u−2σ,u+2σ) 之外，则重新生成，保证值在均值附近 图片 标准差计算公式： \sigma=\sqrt\frac{\sum^{n}_{i=1}(x_i-\hat x)^2}{
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。...tf.reshape(x, [high, width, -1]) sess.run(tf.shape(x_reshape)) Out: array([ 5, 20, 10]) 我们可以使用tf.shape_n()在计算图中得到若干个张量的形状...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...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。
image.png 张量就是流动的概念 image.png 张量的维度 阶 image.png numpy中的介绍 image.png image.png image.png image.png
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.
前言 为什么我们单独讲解一个tensorflow的张量（矩阵）运算了？因为神经网络原理其实就是矩阵的运算。如图所示，我们有三个神经元，两个输出。...print('Sum:') print(sess.run(Sum )) # Sum: #[[-1.19999993 0.60000002]] 神经网络实现 我们回到上图的问题，我们用tensorflow...随机初始值 神经网络中的权重和偏差刚开始都是随机的，后面我们通过反向传播来进行训练，通过优化算法获得最优值。 所以，我们首先对权重和偏差赋上随机值。
张量 TensorFlow名字可以拆解为两部分：Tensor、Flow。其中，Tensor 就表示张量。 在 TensorFlow 的世界里，张量可以简单理解为多维数组。...与Python numpy中多维数组不同的是，TensorFlow 中的张量并没有真正保存数字，它保存的是如何得到这些数字的计算过程。...张量形状 在通过 tf.ones/tf.zeros 等方法创建张量时，可以通过shape参数来指定不同的形状。...除了形状之外，每个张量还有一个属性是类型，用来表示张量中每个元素的数据类型。...一般在使用 tf.placeholder 创建张量的时候经常会指定张量类型。
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。
但是你会疑惑：TensorFlow里面的Tensor，也就是“张量”，到底是个什么鬼？也许你查阅了维基百科，而且现在变得更加困惑。也许你在NASA教程中看到它，仍然不知道它在说些什么？...本教程中，我将使用Python，Keras，TensorFlow和Python库Numpy。...在Python中，张量通常存储在Nunpy数组，Numpy是在大部分的AI框架中，一个使用频率非常高的用于科学计算的数据包。...张量能够被转换和操作，从而使列变为行或者行变为列。 3维张量 这时张量真正开始变得有用，我们经常需要把一系列的二维张量存储在水桶中，这就形成了3维张量。...存储在张量数据中的公式 这里有一些存储在各种类型张量的公用数据集类型： 3维=时间序列 4维=图像 5维=视频 几乎所有的这些张量的共同之处是样本量。
TensorFlow程序 = 张量数据结构 + 计算图算法语言 张量和计算图是 TensorFlow的核心概念。 Tensorflow的基本数据结构是张量Tensor。张量即多维数组。...Tensorflow的张量和numpy中的array很类似。 从行为特性来看，有两种类型的张量，常量constant和变量Variable....常量的值在计算图中不可以被重新赋值，变量可以在计算图中用assign等算子重新赋值。 一，常量张量 张量的数据类型和numpy.array基本一一对应。...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。 可以简单地总结为：有几层中括号，就是多少维的张量。...可以用numpy方法将tensorflow中的张量转化成numpy中的张量。 可以用shape方法查看张量的尺寸。
张量 2. 自动求导、梯度下降 学习于：简单粗暴 TensorFlow 2 1. 张量 import tensorflow as tf print(tf...., [7, 8]]) print(A.shape) # (2, 2) 形状 print(A.dtype) # 数据类型 print(A.numpy()) # 取出张量的数值矩阵...X_raw.min()) / (X_raw.max() - X_raw.min()) y = (y_raw - y_raw.min()) / (y_raw.max() - y_raw.min()) # 转成张量
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。...116] [29 224]] [[179 219] [153 209] [111 215]] [[39 7] [138 129] [59 205]]]] 如果张量在某个维度上只有一个元素...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。...179 219] [153 209] [111 215]] [[39 7] [138 129] [59 205]]] d = tf.expand_dims(s,axis=0) #在第..._in_30_days/ GitHub 项目地址：https://github.com/lyhue1991/eat_tensorflow2_in_30_days
TensorFlow2.0（1）：基本数据结构——张量 TensorFlow2.0（2）：数学运算 TensorFlow2.0（3）：张量排序、最大最小值 1 maxmium()与minmium()...模块中： a = tf.range(-5,5,1) a <tf.Tensor: id=27, shape=(10,), dtype=int32, numpy=array([-5, -4, -3, -2,...这种方法可以在不改变方向的前提下，按比例对向量进行限幅。...0.43817267, 0.4064925 ], [0.3757712 , 0.4078642 , 0.39856696]], dtype=float32)> 对向量限幅时，例如限制在10...10.367402, 9.617832], [ 8.890949, 9.650288, 9.430309]], dtype=float32)> 5 clip_by_global_norm() 在梯度更新等诸多场景中
北京大学深度学习1：TensorFlow张量和常用函数 本文记录的是TensorFlow2.0中的张量基础知识和常用函数 张量类型 维数 阶 名字 例子 0-D 0 标量scalar s = 1,2,3...判断张量是几阶，就看有几个[] TensorFlow数据类型 tf.int, tf.float：tf.int32、tf.float32、tf.float64 tf.bool：tf.constant([True...创建张量Tensor 创建张量的一般方式： tf.constant(张量内容, dtype=数据类型[可选]) 直接生成 import tensorflow as tf import numpy as...中如果随机数的取值在(u-2\sigma, u+2\sigma)之外，则重新生成，保证值在均值附近 \u：均值 \sigma：标准差 标准差计算公式： \sigma=\sqrt\frac{\sum^{n...as tf import numpy as np 理解axis 在一个二维张量或者数组中，通过改变axis=0或1来控制执行的维度 0：表示经度，跨行，down 1：表示纬度，跨列，across 如果不指定的话
官方文档地址：https://tensorflow.google.cn/api_guides/python/sparse_ops 构造稀疏张量 SparseTensor(indices, values...在计算图中定义稀疏张量时，使用SparseTensor；在feed数据时使用SparseTensorValue。...补充知识：彻底搞懂tensorflow里的张量(tensor) 1.引言 学习卷积神经网络(CNN)的时候，最重要的就是搞清楚网络各层的神经元输入输出的数据结构(即张量)。...我们把可以把这个长方形就xoy、xoz、yoz三个平面截下来，之后在每一个平面上再分析受力情况。...换句话来解释：在一个三维空间，我们从2个基本向量来描述一个东西，那么这个张量所含有的元素个数应该是3的2次方等于9个。每个元素能得到2个基本向量的注释。这就是一个2维的张量 ?
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。...在旧版本中Variable和Tensor的区别在于，Variable可以进行误差的反向传播，而Tensor不可以。 ? Variable默认的requires_grad也是False。...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...变量属于可训练参数，在训练过程中其值会持续变化，也可以人工重新赋值，而常数的值自创建起就无法改变。 ?
dtype = tf.float32) v,s,d = tf.linalg.svd(a) tf.matmul(tf.matmul(s,tf.linalg.diag(v)),d) # 利用svd分解可以在TensorFlow..., 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。...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。...dtype = tf.float32) v,s,d = tf.linalg.svd(a) tf.matmul(tf.matmul(s,tf.linalg.diag(v)),d) # 利用svd分解可以在TensorFlow
节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（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。...实线表示有数据传递依赖，传递的数据即张量。 虚线通常可以表示控制依赖，即执行先后顺序。 为什么TensorFlow要采用计算图来表达算法呢？...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。
在进行keras 网络计算时，有时候需要获取输入张量的维度来定义自己的层。但是由于keras是一个封闭的接口。因此在调用由于是张量不能直接用numpy 里的A.shape()。这样的形式来获取。...其实keras 中真的有shape()这个函数。...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...x_shape)# AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'get_shape' 或者a.shape.as_list() 以上这篇在keras...中获取张量 tensor 的维度大小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。
TensorFlow的低阶API主要包括张量操作，计算图和自动微分。 如果把模型比作一个房子，那么低阶API就是【模型之砖】。...在低阶API层次上，可以把TensorFlow当做一个增强版的numpy来使用。 TensorFlow提供的方法比numpy更全面，运算速度更快，如果需要的话，还可以使用GPU进行加速。...中实现主成分分析降维 4、广播机制 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。
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