目录 1、tf.to_int32() 2、tf.to_float() ---- 1、tf.to_int32() tf.to_int32( x, name='ToInt32' ) 将张量转换为...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。...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.
tf.scatter_nd的作用和tf.gather_nd有些相反，tf.gather_nd用于收集张量的给定位置的元素， 而tf.scatter_nd可以将某些值插入到一个给定shape的全0的张量的指定位置处...: shape=(4, 2), dtype=int64, numpy= array([[0, 0], [0, 2], [1, 2], [2, 1]])> # 将张量的第...gather_nd有些相反 # 可以将某些值插入到一个给定shape的全0的张量的指定位置处。...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。...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。
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 ?...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...其中tf.assign()是将b的值赋值给a，因为a是常量，因此不可改变，就会报该错误，再看下面一个例子： ? 我们将10赋值给state，然后新建了一个变量state_。...如果我们像pytorch那样将常量转换为变量： ? 会发现，其实是新建了一个变量，并不是将原始的常量变为了变量、 如果有什么错误还请指出，有什么遗漏的还请补充，会进行相应的修改。
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。
请允许我引用官网上的这段话来介绍TensorFlow。 TensorFlow™ 是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。...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。 ? ?...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。
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。....], dtype=float32)> tf.print(tf.maximum(a,b)) [5 8] tf.print(tf.minimum(a,b)) [1 6] 二，向量运算 向量运算符只在一个特定轴上运算...，将一个向量映射到一个标量或者另外一个向量。...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。...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。
介绍 张量处理单元( Tensor Processing Unit, TPU ) 是谷歌专门为神经网络机器学习开发的人工智能加速器 专用集成电路(ASIC) ，特别是使用谷歌自己的TensorFlow软件...张量处理单元于 2016 年 5 月在Google I/O上宣布:当时该公司表示 TPU 已经在其数据中心内使用了一年多。...最后他们开始做每个矩阵的乘法，每个矩阵的因素将首先转换成一个顺序输入 TPU 中，输入其特定的矩阵，然后再将这些单元最多向连接的方向输入。在下一个周期中，每个单元将其权重和数据方向赋予下一个格。...一旦他们开始做矩阵乘法，两个矩阵的这些系数将首先转换成一个顺序输入到 TPU 中，然后输入到每个特定的队列中。...然后这些队列将最多向其连接的单元输出 8 个数据，这些单元将根据它接收到的权重和数据进行乘法和加法。并且在下一个周期中，每个单元格将其权重和数据转发给下一个单元格。权重从上到下，数据从左到右。
），要把在PC端训练好的模型放到Android APP上，调研了下，谷歌发布了TensorFlow Lite可以把TensorFlow训练好的模型迁移到Android APP上，百度也发布了移动端深度学习框架...关于在PC端如何处理数据及训练模型，请参见博客：一步步做一个数字手势识别APP，代码已经开源在github上，上面有代码的说明和APP演示。...这篇博客只介绍如何把TensorFlow训练好的模型迁移到Android Studio上进行APP的开发。...否则，你在Android studio中很难拿出这个参数，因为TensorFlow Lite的fetch()函数是根据保存在pb模型中的名字去寻找这个参数的。...APP的效果，全部代码，将会开源在github上，欢迎star。
张量是pytorch神经网络的血液，没有血液的流通就没有整个pytorch躯体的运转。...本文将介绍tensor的创建方法，其中包含了多种API代码需要牢记 法（1）从numpy数组中引用： import torch import numpy as np a = np.array([1,...张量。...这里要格外注意的是 当代码为torch.Tensor时，表示的意义与torch.tensor意义不同。...注意：以维度创建张量的torch.Tensor包含了torch.FloatTensor和torch.IntTensor两种，当以torch.Tensor创建数据时，默认为FloatTensor类型创建（
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： ?...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： ?...无论这些大小是否为静态指定，这都是有效的。 3、通用重塑函数 实际上，我们可以编写一个通用重塑函数来折叠任何维度列表： ? 然后折叠第二维变得非常简单： ?
开发工具：VS2017 语言：C# DotNet版本：.Net FrameWork 4.0及以上 一、本文使用的C#语言要点有以下几个： 拓展方法、泛型方法、泛型约束、递归，不懂的可以自行百度 二、具体代码如下
机器之心在本文中将详细解释该论文提出的结构与过程，并借助 GitHub 上热烈讨论的项目完成了 CapsNet 的 TensorFlow 实现，并提供了主体架构的代码注释。...而对于卷积网络来说，每一个单元都只会和上一层部分单元相连接。一般每个卷积层的单元都可以组织成一个三维张量，即矩阵沿第三个方向增加一维数据。...下图展示了卷积核或滤波器（filter）将当前层级上的一个子结点张量转化为下一层神经网络上的一个长和宽都为 1，深度不限的结点矩阵。...在上图中，卷积核会与输入张量对应相乘相加，然后再加上偏置项就等于输出张量中对应位置的值。...例如 u_1 与 W_12 相乘得出预测向量 u_2|1 hat。随后该预测向量和对应的「耦合系数」c_ij 相乘并传入特定的后一层 Capsule 单元。
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。
grep > grep -rnw '/path/to/somewhere/' -e 'pattern' -r或者-R是递归的， -n 是行号，并且 -w 代表匹配整个单词。...-l (小写 L) 可以添加只给出匹配文件的文件名。...-e 是搜索过程中使用的模式 除了这些, --exclude, --include,--exclude-dir标志可用于高效搜索： 只搜索那些具有 .c 或 .h 扩展名的文件 > grep --include...{c,h} -rnw '/path/to/somewhere/' -e "pattern" 排除搜索所有以 .o 扩展名结尾的文件： > grep --exclude=\*.o -rnw '/path/...例如，这将排除目录dir1/、dir2/ 以及所有与*.dst/ 匹配的目录 > grep --exclude-dir={dir1,dir2,*.dst} -rnw '/path/to/somewhere
grep > grep -rnw '/path/to/somewhere/' -e 'pattern' -r或者-R是递归的， -n 是行号，并且 -w 代表匹配整个单词。...-l (小写 L) 可以添加只给出匹配文件的文件名。...-e 是搜索过程中使用的模式 除了这些, --exclude, --include,--exclude-dir标志可用于高效搜索： 只搜索那些具有 .c 或 .h 扩展名的文件 > grep --include...{c,h} -rnw '/path/to/somewhere/' -e "pattern" 排除搜索所有以 .o 扩展名结尾的文件： > grep --exclude=\*.o -rnw '/path...例如，这将排除目录dir1/、dir2/ 以及所有与*.dst/ 匹配的目录 > grep --exclude-dir={dir1,dir2,*.dst} -rnw '/path/to/somewhere
1 问题 在完成小组作业的过程中，我们开发的“游客信息管理系统”中有一个“查询”功能，就是输入游客的姓名然后输出全部信息。要实现这个功能就需要从保存到外部的目录中读取文本并且复原成原来的形式。...2 方法 先定义一个读取文件的函数，将读取的内容返return出去 定义一个格式转化的函数，将转换完成的数据return出去。 通过实验、实践等证明提出的方法是有效的，是能够解决开头提出的问题。...read_file(filename): f = open(filename,encoding='utf-8') data=f.readlines() f.close()return data# 将文件转化成字典...new_dict[line[0]] = line[1] new_list.append(new_dict) return new_list 3 结语 针对将读取的文本内容转换为特定格式问题...，提出创建读取和转化函数的方法，通过代入系统中做实验，证明该方法是有效的，本文的方法在对已经是一种格式的文本没有办法更好地处理，只能处理纯文本，不能处理列表格式的文本，未来可以继续研究如何处理字典、列表等的格式
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。...具体地说，如果我们有两个输入张量 A 和 B ，并且它们具有相同的形状 (batch_size, n) ，那么它们的逐元素相乘的结果 C 可以表示为： C = A \odot B 其中， \odot 表示逐元素相乘...layers.Permute 就是为了实现这一功能而设计的。 参数详解 layers.Permute层没有特定的参数，只有一个输入参数dims，它指定要进行排列的维度顺序。...，其原理可以概括为将输入的张量拉伸成一条向量。...在实现上，Flatten 层没有可训练的参数，它只是对输入进行简单的变换。
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