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张量(Tensor_list)和张量.numpy()的区别

张量（Tensor）是云计算领域中常用的数据结构，它是一个多维数组，可以存储和处理大规模的数据。张量可以表示各种类型的数据，如数字、图像、音频等。

张量列表（Tensor_list）是指多个张量组成的列表。它可以包含不同形状和类型的张量，用于存储和处理多个相关的数据。

张量.numpy()是一个方法，用于将张量转换为NumPy数组。NumPy是一个Python库，提供了高性能的数值计算工具，可以进行数组操作、线性代数、傅里叶变换等。通过调用张量的.numpy()方法，可以将张量转换为NumPy数组，从而可以使用NumPy提供的丰富功能进行数据处理和分析。

区别：

张量列表是一个包含多个张量的数据结构，而张量.numpy()是将单个张量转换为NumPy数组的方法。
张量列表可以包含不同形状和类型的张量，而张量.numpy()只能将单个张量转换为NumPy数组。
张量列表可以用于存储和处理多个相关的数据，而张量.numpy()主要用于将张量传递给NumPy库进行进一步的数值计算和分析。

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TensorFlow的核心概念：张量和计算图

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Tensorflow的张量类型转换

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多维张量的几何理解

三维方向定义，适用于2维和3维0、零维张量import tensorflow as tf#零维张量const0 = tf.constant(1, tf.float16)print(const0)运行结果...一维张量没有行和列的概念，只有长度的概念。上述的const1就是长度为4的一维张量，或者称为向量。上面的图仅为示意，代表一维张量只有axis=0这个方向，并不是指这是一个4行的向量。...事实上，tensorflow在做一些运算时，反而经常把1行N列的二维张量简化成一个长度为N的一维向量。...上面的例子就是4维张量。以三维以上的张量为例：从左边开始数连续的[，最后一个[对应的]中一共两个元素，分别为1， 2，说明深度为2。...，这个四维张量又可以表示为2个 3行4列深度为2的张量。

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深度学习-TensorFlow张量和常用函数

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...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.data.Dataset.from_tensor_slices：特征和标签配对 import tensorflow as tf import numpy as np 理解axis 在一个二维张量或者数组中...dtype=int64) In [5]: print(tf.reduce_min(x2)) tf.Tensor(1, shape=(), dtype=int64) tf.reduct_mean/sum 计算张量沿着指定维度的平均值或者和...切分传入张量的第一维度，生成输入特征和标签对，构建数据集：特征和标签配对 Numpy和Tensor格式都可以使用该语句读入数据 data = tf.data.Dataset.from_tensor_slices

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PyTorch入门笔记-张量的运算和类型陷阱

加、减、乘、除加、减、乘、除是最基本的数学运算，分别通过 torch.add、torch.sub、torch.mul 和 torch.div 函数实现，Pytorch 已经重载了 +、-、* 和 /...y 的第一个元素为 0，而在 x 和 y 进行除法运算时，y 中的 0 作为了除数。...NumPy 一样，都是 Element-Wise（逐元素运算），因此 torch.mul 实现的并不是张量乘法（两个张量相乘后的张量形状遵循：中间相等取两头的规则），而是相乘张量中对应位置的元素相乘；...这是因为生成张量 x 和 y 的类型不一致，当然本小节使用的都是 torch.arange 函数生成张量 y，这也是为了说明类型陷阱的问题。...矩阵乘法要求相乘的张量类型一致；原地操作由于将运算后的张量赋值给原始张量，但是如果运算后的张量和原始张量的类型不一样，也会抛出错误。

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PyTorch1: 张量的性质

2.张量的数据类型 ---- 张量一共有三种类型，分别是：整数型、浮点型和布尔型。其中整数型和浮点型张量的精度分别有8位、 16位、32位和64位。...比如两个张量a和b相加，既可以写成torch.add(a,b)，也可以写成a.add(b)。 3.2 赋值语句： ---- 很多张量的属性既可以在创建时声明，也可以在之后任何时间声明。...5.张量的size，storage offset 和stride ---- 我们先定义一个张量： >>> points = torch.tensor([[1.0, 4.0], [2.0, 1.0], [...Tensor.size() >>> points.size() torch.Size([3, 2]) Tensor.shape >>> points.shape torch.Size([3, 2]) 可以看出，两者的区别在于...Tensor.view() 和 Tensor.reshape() 的维度中可以有一个 -1，表示该维的长度由其他维度决定。Tensor.resize() 的维度中不能有 -1。

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PyTorch2:张量的运算

torch.tensor() 复制了原数组的数据, torch.from_numpy() 和 torch.as_tensor() 直接与原数组共享数据。...理由如下： torch.tensor() 和 torch.as_tensor() 的 API 更丰富，可控制的属性更多； torch.Tensor() 会改变数据类型，torch.from_numpy(...torch.sum(input, dim, keepdim=False, dtype=None)：返回张量内元素的和。...torch.cummin(input, dim, out=None)：值与索引为当前位置以前的最小值和最小值的索引。...，返回包含每个元素间比较的最大/小值： torch.max(input, other, out=None) torch.min(input, other, out=None) 这两个函数与上面的降维函数中的同名函数的区别在于上面的两个函数的输入是一个张量

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PyTorch: 张量的拼接、切分、索引

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Tensor（张量）的简介与运用

张量（Tensor）是一个很重要的概念。在TensorFlow中所有的数据都用张量来表示，当然张量可以被简单得理解为多维数组。...其中零阶张量表示标量（scalar），一阶张量表示向量（vector），n阶张量就是n阶数组。...但是张量在TensorFlow中的实现并不想Numpy那样是数组的形式，而只是运算结果的引用，即是一种计算过程。...可以看到其计算结果是一个结构 add代表的是名称（节点名称），0代表是来自节点的第几个输出 shape是数组的结构，是一个一维数组，它的长度为2 dtype是数据类型，注意要是a和b的类型不匹配此代码将无法执行

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