如何在tensorflow中生成数组张量 - 腾讯云开发者社区

阅读本文以了解更多关于TensorFlow的知识，并了解如何在项目中使用它。...TensorFlow是一个强大的面向数据流的机器学习库，由谷歌的Brain Team创建，于2015年开源。它被设计成易于使用和广泛应用于数字和神经网络的问题以及其他领域。...图中的节点表示数学运算，边缘表示它们之间通信的多维数据数组(张量)。最新版本 TensorFlow的最新版本是1.7.0，可以在tensorflow.org上找到。...关于张量现在，顾名思义，它提供了在张量上定义函数并自动计算其导数的原语。张量是一种高维数组，用于计算机编程，以数字的形式表示大量的数据。...在互联网上还有其他n - d数组库，就像Numpy一样，但TensorFlow是独立的，因为它提供了创建张量函数并自动计算导数的方法。 ?

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告别选择困难症，我来带你剖析这些深度学习框架基本原理

张量张量是一个框架的核心所在。张量是N维矩阵的概括（参考numpy中的ndarrays）。换一个方式来说，矩阵是是2维矩阵（行，列）。简单的理解张量，可以认为它是N维数组。拿一张彩色图片举例。...这些操作可能很简单，如矩阵乘法（在sigmoids中）或更复杂，如卷积，池化或 LSTM。 ?...此外，由于您可以鸟瞰网络中将会发生的事情，因此图表类可以决定如何在分布式环境中部署时分配 GPU 内存（如编译器中的寄存器分配）以及在各种机器之间进行协调。这有助于我们有效地解决上述三个问题。...编译过程的最后一步是在 Assembly 中生成硬件特定代码。类似地，不是运行用高级语言编写的图形，而是在 C 中生成网络的相应代码，并且编译和执行该代码。...这些可用于执行非常快速的矩阵（张量）操作，并可提供显着的加速。还有许多其他软件包，如英特尔 MKL，ATLAS，它们也执行类似的功能。选择哪一个是个人偏好。

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神经网络学习–用卷积神经网络进行图像识别「建议收藏」

图片可以分为三类：纯黑白图片、灰度图片、彩色图片关于图片数字化，以最简单的纯黑白图片为例，我们可以用二维数组–矩阵来表示，比如h×w，高度h代表该点阵有多少行，也可以理解成每列有多少点；宽度w代表该点阵每行有多少点...；通常我们说的摄像头是多少万像素，其实就是这个摄像头拍出来的照片保存成“点阵”图后的高度h和宽度w相乘的结果，如1900万×1250万这种写法。...，对于纯黑白图片，其像素值可以用0或1表示，0代表该点是白色，1代表该点是黑色；对于灰度图片，其像素值可以用[0,255]范围内的一个数字来代表黑色的深浅程度；对于彩色图片，每个点会用一个向量来表示，如RGB...1,1,1,1],padding='VALID') sess=tf.Session() result=sess.run(y) print(y) 解释一下代码所用到的语句的意思 tf.constant是tf中生成一个不会改变的张量的函数...，即常量张量 tf.nn.conv2d(input,filter,strides=[,,,],padding=) tf.nn.conv2d的四个命名参数： input是输入数据，input要求输入的数据是一个四维数组

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深度学习基本概念｜张量tensor

以图像为例，每一幅图像可以看作由像素点构成的二维数组，而每个像素点又可以表示成RGB对应的3元组，经过这样的嵌套之后，每一幅图像实际上变成了一个高阶数组, 图示如下 ?...在深度学习中，采用tensor来存储高阶数组对应的数据。tensor, 中文叫做张量，谷歌的开源机器学习框架TensorFlow也是建立在张量的基础上。...张量用来存储高阶数组，但本质上标量，向量，矩阵都可以看作是张量的特殊形式 ?...tensorflow中，定义张量的方式如下 >>> import tensorflow as tf >>> rank_0_tensor = tf.constant(4) >>> rank_1_tensor...tensorflow通过张量这一数据结构来存储待处理的数据，并再次基础上定义了一系列的张量操作，来高效的处理深度学习运算。

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谷歌大规模机器学习：模型训练、特征工程和算法选择 (32PPT下载)

【新智元导读】在 ThingsExpo 会议上，谷歌软件工程师 Natalia Ponomareva 作了有关如何在大规模机器学习中取得成功的讲座。...举例来说，可以将任意一张RGB彩色图片表示成一个三阶张量，三个维度分别是图片的高度、宽度和色彩数据。...将各种各样的数据抽象成张量表示，然后再输入神经网络模型进行后续处理是一种非常必要且高效的策略，这样做能够统一不同类型的数据，将它们用标准的方式表现出来。...编译过程的最后一步是 Assembly中生成的特定的硬件代码。类似地，不是运行以高级语言编写的图，而是在C中生成用于网络的相应代码，并且其被编译和执行。...这些可以用于做非常快的矩阵（张量）操作，并且可以提供显著的加速。还有许多其他软件包，如英特尔MKL，ATLAS也执行类似的功能。你可以根据自己的偏好进行选择。

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Tensorflow入门

不同计算图上的张量和运算都不会共享。以下的代码示意了如何在不同计算图上定义和使用变量。...在tensorflow程序中，所有的数据都是通过张量的形式来表示，从功能的角度上看，张量可以被简单的理解为多维数组，其中零阶张量表示标量(scalar)，也就是一个数；第一阶张量为向量(vector)，...也就是一个一维数组；第n阶张量可以理解为一个n维数组。...但张量在tensorflow中的实现并不是直接采用数组的形式，它只是对Tensorflow中运算结果的引用。在张量中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。...中的张量和numpy中的数组不同，tensorflow计算的结果不是一个具体的数字，而是一个张量的结构。

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Tensorflow 搭建神经网络（一）

√张量：张量就是多维数组（列表），用“阶”表示张量的维度。...0 阶张量称作标量，表示一个单独的数；举例 S=123 1 阶张量称作向量，表示一个一维数组；举例 V=1,2,3 2 阶张量称作矩阵，表示一个二维数组，它可以有 i 行 j 列个元素，每个元素可以用行号和列号共同索引到...；举例 m=1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 判断张量是几阶的，就通过张量右边的方括号数，0 个是 0 阶，n 个是 n 阶，张量可以表示 0 阶到 n 阶数组（列表）；举例...这个命令可以控制 python 程序显示提示信息的等级，在 Tensorflow 里面一般设置成是"0"（显示所有信息）或者"1"（不显示 info）， "2"代表不显示 warning，"3"代表不显示...一般不建议设置成 3。 source 命令用于重新执行修改的初始化文件，使之立即生效，而不必注销并重新登录。 Tensorflow笔记3.pdf

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从零开始学TensorFlow【什么是TensorFlow？】

其中也给出了一个定义：张量是对矢量和矩阵向潜在的更高维度的泛化，TensorFlow 在内部将张量表示为基本数据类型的n维数组。不知道你们看完这句话有啥感受，反正我当时就看不懂，啥是”张量“？。...目前为止我们有两个结论： TensorFlow使用Tensor来表示数据 TensorFlow 在内部将张量表示为基本数据类型的n维数组我再翻译一下上面的两句话：在TensorFlow所有的数据都是一个...我们先把最外层括号去掉得到的结果是[[2], [4], [6]], [[8], [10], [12]], [[14], [16], [18]] Ok,到这一步，我们可以理解成有三个子数组，于是我们的shape...例子 1.1.3 Tensor数据类型 TensorFlow 在内部将张量表示为基本数据类型的 n维数组，没错的。在一个数组里边，我们总得知道我们的存进去的数据究竟是什么类型。...TensorFlow程序通常被组织成一个构建阶段和执行阶段. 在构建阶段, op的执行步骤被描述成一个图. 在执行阶段, 使用会话执行执行图中的op。

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【tensorflow】浅谈什么是张量tensor

因此把它想象成一个数字的水桶。张量有多种形式，首先让我们来看最基本的形式，你会在深度学习中偶然遇到，它们在0维到5维之间。...我们为什么想把数据转换为Numpy数组？很简单。因为我们需要把所有的输入数据，如字符串文本，图像，股票价格，或者视频，转变为一个统一得标准，以便能够容易的处理。...同样，在深度学习中，我们使用张量水桶作为基本的乐高积木。 1维张量/向量如果你是名程序员，那么你已经了解，类似于1维张量：数组。每个编程语言都有数组，它只是单列或者单行的一组数据块。...医学扫描——我们可以将脑电波（EEG）信号编码成3D张量，因为它可以由这三个参数来描述： (time, frequency, channel) 这种转化看起来就像这样：如果我们有多个病人的脑电波扫描图...结论：好了，现在你已经对张量和用张量如何对接不同类型数据有了更好的了解。学习如何在张量上做各种变换，这就是大家所熟知的数学。换句话说，我们将让张量“流动Flow起来”。

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干货｜谷歌大规模机器学习：模型训练、特征工程和算法选择

ML生产工具：实践方法动手实践：选择存储工具（如 Google Cloud，Amazon 等）；为存储数据、训练和预测编码；可以使用开源框架（liblinear，Weka，Tensorflow 等）或自己的实现模型...举例来说，可以将任意一张RGB彩色图片表示成一个三阶张量，三个维度分别是图片的高度、宽度和色彩数据。...将各种各样的数据抽象成张量表示，然后再输入神经网络模型进行后续处理是一种非常必要且高效的策略，这样做能够统一不同类型的数据，将它们用标准的方式表现出来。...编译过程的最后一步是 Assembly中生成的特定的硬件代码。类似地，不是运行以高级语言编写的图，而是在C中生成用于网络的相应代码，并且其被编译和执行。...这些可以用于做非常快的矩阵（张量）操作，并且可以提供显著的加速。还有许多其他软件包，如英特尔MKL，ATLAS也执行类似的功能。你可以根据自己的偏好进行选择。

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32页ppt干货｜谷歌大规模机器学习：模型训练、特征工程和算法选择

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Tensorflow从入门到精通(二):附代码实战

那么在Tensorflow中该如何理解Tensor的概念呢？实际上，我们可以把Tensor理解成N维矩阵（N维数组）。...其中零维张量表示的是一个标量，也就是一个数；一维张量表示的是一个向量，也可以看作是一个一维数组；二维张量表示的是一个矩阵；同理，N维张量也就是N维矩阵。...Shape代表的是张量的维度，上例中shape的输出结果(1,1)说明该张量result是一个二维数组，且每个维度数组的长度是1。...如程序1-2所示，当参与运算的张量类型不同时，Tensorflow会报类型不匹配的错误：程序1-2： import tensorflow as tf m1 = tf.constant([5,1]) m2...如程序1-5所示，我们以tf.random_normal()为例，来看一下随机张量的具体用法：程序2-3： import tensorflow as tf random_num=tf.random_normal

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教程 | 使用MNIST数据集，在TensorFlow上实现基础LSTM网络

选自GitHub 机器之心编译参与：刘晓坤、路雪本文介绍了如何在 TensorFlow 上实现基础 LSTM 网络的详细过程。作者选用了 MNIST 数据集，本文详细介绍了实现过程。...张 28x28 像素的图像，这些 784（28x28）像素值被展开成一个维度为 784 的单一向量，所有 55000 个像素向量（每个图像一个）被储存为形态为 (55000,784) 的 numpy 数组...因此标签将作为形态为 (55000,10) 的数组保存，并命名为 mnist.train.labels。为什么要选择 MNIST？...由 static_rnn 生成的输出是一个形态为 [batch_size,n_hidden] 的张量列表。列表的长度为将网络展开后的时间步数，即每一个时间步输出一个张量。...num_units,forget_bias=1) outputs,_=rnn.static_rnn(lstm_layer,input,dtype="float32") 我们只考虑最后一个时间步的输入，从中生成预测

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20分钟了解TensorFlow基础

简单的说，张量就是多维数组，有着更高维度的二维表格（矩阵）的拓展。一个张量，简单地说，就是一个n为的矩阵一般来说，如果你对矩阵数学更熟悉，你可以像矩阵一样考虑张量！...同时，我们会展示如何在你的系统上安装TensorFlow。...还包括更多一般的操作，如创建摘要，生成常量值等。我们来看看一个简单的例子：在上面的例子中，我们看到一个基本加法的图。由圆圈表示的函数接收两个输入，图中为两个指向函数的箭头。...这两行代码使用了我们的第一个TensorFlow操作：tf.constant()。在TensorFlow中，任何在图中的计算节点称作一个操作（Operation）或者简写为Op。...结论 TensorFlow是一个功能强大的框架，可以轻松地处理数学表达式和多维数组 - 这在机器学习中是必不可少的。

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你真的懂TensorFlow吗？Tensor是神马？为什么还会Flow?

张量=容器张量是现代机器学习的基础。它的核心是一个数据容器，多数情况下，它包含数字，有时候它也包含字符串，但这种情况比较少。因此把它想象成一个数字的水桶。...我们为什么想把数据转换为Numpy数组？很简单。因为我们需要把所有的输入数据，如字符串文本，图像，股票价格，或者视频，转变为一个统一得标准，以便能够容易的处理。...同样，在深度学习中，我们使用张量水桶作为基本的乐高积木。 1维张量/向量如果你是名程序员，那么你已经了解，类似于1维张量：数组。每个编程语言都有数组，它只是单列或者单行的一组数据块。...医学扫描——我们可以将脑电波（EEG）信号编码成3D张量，因为它可以由这三个参数来描述： (time, frequency, channel) 这种转化看起来就像这样：如果我们有多个病人的脑电波扫描图...结论好了，现在你已经对张量和用张量如何对接不同类型数据有了更好的了解。下一篇“数学烂也要学AI”文章里，我们将学习如何在张量上做各种变换，这就是大家所熟知的数学。

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TensorFlow入门：一篇机器学习教程

图的每个节点表示数学运算的实例（如加法，除法或乘法），每个边是执行操作的多维数据集（张量）。 ?...下面是一个简短的代码片段，显示了如何在TensorFlow中使用上面定义的术语来计算一个简单的线性函数。...数学与张量流张量是TensorFlow中的基本数据结构，它们表示数据流图中的连接边。张量只是标识一个多维数组或列表。张量结构可以用三个参数来标识：等级，形状和类型。等级：标识张量的维数。...为了在TensorFlow中建立一个张量，我们可以建立一个n维数组。这可以通过使用NumPy库或通过将Python n维数组转换为TensorFlow张量来轻松完成。 ?...主要区别在于NumPy数组还包含一些其他属性，如尺寸，形状和类型。

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张量 101

X4 在 X3 基础上添加了频率维度(灰色箭头)，从 3 维张量扩展成 4 维张量 (4D tensor)。 ?...上面也讲过，张量就是多维数组，不像 Keras 直接用 Python 的 numpy，其他深度学习框架对张量或多维数组稍微做了些改变，比如： Tensorflow 里用 tf.Tensor MXNet...4 维张量：加入频率维度当你可以在时间维度上纵横 (不同天，如 t, t-1, t-2, …)，可以在横截维度上驰骋 (不同股票，如茅台、平安等)，可以在信息维度上选择 (不同产出，如收盘价、交易量等...(要不然触发广播机制) 用函数如 exp(), softmax() 来传递一个张量两类在元素层面运算出来的的结果张量的形状不变。...6 总结张量就是高维数组，数据无所不在，维度无所不在，因此张量无所不在。

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深度学习｜Tensorflow2.0基础

标量（Scalar）:单个实数，如1、2、3、4，我们可以说标量的维度是0。向量（Vector）:通过[]来包裹的n个实数的集合，如[1,2,3]，向量的维度是1。...矩阵（Matrix）:n行m列实数的有序集合，如[[1,2],[3,4]]，矩阵的维度是2。张量（Tensor）:当数据的维度大于2的时候，我们就可以把它称为张量了。...数组中来创建，还可以通过已知的某种分布来进行创建。...# 从列表中创建张量 tf.convert_to_tensor([1, 2]) # 从数组中创建张量 tf.convert_to_tensor(np.array([[1, 2], [3, 4]])) #...（张量） ''' 我们日常生活中所见到的图像都是由RGB3个通道的色彩组成的，再加上图片的尺寸（h行w列的像素点），我们可以把一张图片表示成[h,w,3]的形式。

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边缘智能：嵌入式系统中的神经网络应用开发实战

capture_frame()# 使用模型进行姿态估计pose = model.predict(frame)# 可视化姿态结果visualize_pose(pose)当在嵌入式系统上使用神经网络时，通常需要使用深度学习框架，如TensorFlow...以下是一些简单的代码案例，演示了如何在嵌入式系统上使用TensorFlow Lite来运行神经网络模型。4....TensorFlow Lite 语音识别示例以下示例演示了如何在嵌入式系统上使用TensorFlow Lite进行语音识别。需要一个TensorFlow Lite模型，该模型用于识别语音。...TensorFlow Lite 视觉感知示例以下示例演示了如何在嵌入式系统上使用TensorFlow Lite进行视觉感知任务，例如人体姿态估计。...以下示例演示了如何在嵌入式系统上使用Edge TPU加速神经网络推理。

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Python人工智能 | 四.TensorFlow基础之Session、变量、传入值和激励函数

Tensor（张量）是tensorflow框架使用的基本数据结构，张量即多维数组，在python中可以理解为嵌套的多维列表。...TensorFlow程序通常被组织成一个构建阶段和一个执行阶段：在构建阶段，op的执行步骤被描述成一个图在执行阶段，使用会话执行图中的op 比如，在构建阶段创建一个图来表示和训练神经网络，然后在执行阶段反复执行图中的训练...在TensorFlow中，使用tf.Variable来创建变量。变量（Variable）是特殊的张量，它的值可以是一个任何类型和形状的张量。...其中，变量的定义和Python中不太一样，比如state = tf.Variable()，TensorFlow必须要定义成一个变量，它才是一个真正的变量。...提供了一系列操作符来初始化张量如tf.random_normal和tf.zeros。

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