比较张量元素Tensorflow_tensorflow张量的单元比较_如何比较tensorflow中的两个张量(不是元素，而是张量)？ - 腾讯云开发者社区

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...shape=(5,), dtype=int64, numpy=array([0, 1, 2, 3, 4])> arr_to_tf.shape TensorShape([5]) type(arr_to_tf) tensorflow.python.framework.ops.EagerTensor...创建特殊张量维度的记忆方式：一维：直接写个数二维：用[行, 列]表示多维：用[n,m,j,k…]表示全0张量 tf.zeros(3) <tf.Tensor: shape=(3,), dtype

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TensorFlow 什么是Tensor(张量)

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

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Tensorflow的张量类型转换

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.

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深度学习|tensorflow张量运算

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

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TensorFlow 修炼之道（1）——张量（Tensor）

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。...In [1]: import tensorflow as tfa = tf.constant([1.0, 2.0])b = tf.constant([2.0, 3.0])result = tf.add(...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。...占位符 TensorFlow 提供了占位符的功能，可以使用 tf.placeholder 来实现，使用 placeholder 可以先定义形状、类型、名称，等到调用执行的时候再赋予具体的数值。

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【tensorflow】浅谈什么是张量tensor

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？...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。...本教程中，我将使用Python，Keras，TensorFlow和Python库Numpy。...样本量是集合中元素的数量，它可以是一些图像，一些视频，一些文件或者一些推特。通常，真实的数据至少是一个数据量。把形状里不同维数看作字段。我们找到一个字段的最小值来描述数据。...TensorFlow这样存储图片数据： (sample_size, height, width, color_depth).

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TensorFlow 2.0 - 张量自动求导梯度下降

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

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【tensorflow2.0】张量数据结构

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....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。..._in_30_days/ GitHub 项目地址：https://github.com/lyhue1991/eat_tensorflow2_in_30_days

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【tensorflow2.0】张量的结构操作

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。...，但不能更改张量的部分元素值得到新的张量。...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。...，与tf.reshape不同，它会改变张量元素的存储顺序。

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TensorFlow2.0（5）：张量限幅

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()...maximum()用于限制最小值,也即是说，将一个tensor中小于指定值的元素替换为指定值： import tensorflow as tf a = tf.range(10) a <tf.Tensor..., 7], [6, 5, 8, 6]], dtype=int32)> minium()方法与maximum()方法想法，用于限制一个tensor的最大值，即将tensor中大于指定值的元素替换为指定值...4, 4], [6, 5, 4, 6], [6, 5, 6, 6]], dtype=int32)> 这种同时调用minmium()和maxmium()的方法不够便捷，所以TensorFlow...作者博客： https://www.cnblogs.com/chenhuabin 作者github： https://github.com/ChenHuabin321/tensorflow2_tutorials

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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...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...1.19591 , 2.1409607], [1.9407322, 1.2102165, 2.0343587]], dtype=float32)> Tensoflow常用函数本文记录的是TensorFlow...求和或均值 tf.reduce_max/min：求最值 tf.Variable：标记变量四则运算 tf.data.Dataset.from_tensor_slices：特征和标签配对 import tensorflow

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浅谈TensorFlow之稀疏张量表示

对于多维的稀疏数据，TensorFlow 支持 SparseTensor 表示。...官方文档地址：https://tensorflow.google.cn/api_guides/python/sparse_ops 构造稀疏张量 SparseTensor(indices, values...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)。...比如[2,3,4]是指第一层2个元素，第二层3个元素，第三层4个元素，通过这个我们就可以知道这个张量一共有2 × 3 × 4=24 个元素。...import tensorflow as tf # 定义了一个张量，有6个元素，设置他的形状是[2.3] a = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5, 6], shape=[2,3])

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TensorFlow中如何确定张量的形状实例

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。...7,8,9]) sess.run(tf.shape_n([x, y])) Out: [array([10, 10, 10]), array([7, 8, 9])] 我们可以使用tf.size()获取张量的元素个数...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。

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pytorch和tensorflow的爱恨情仇之张量

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...版本：1.15.0 基本概念：标量、一维向量、二维矩阵、多维张量。...1、pytorch中的张量（1）通过torch.Tensor()来建立常量 ?...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

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【tensorflow2.0】张量的数学运算

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。...本篇我们介绍张量的数学运算。一，标量运算张量的数学运算符可以分为标量运算符、向量运算符、以及矩阵运算符。加减乘除乘方，以及三角函数，指数，对数等常见函数，逻辑比较运算符等都是标量运算符。...标量运算符的特点是对张量实施逐元素运算。有些标量运算符对常用的数学运算符进行了重载。并且支持类似numpy的广播特性。许多标量运算符都在 tf.math模块下。...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。..._in_30_days/ GitHub 项目地址：https://github.com/lyhue1991/eat_tensorflow2_in_30_days

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TensorFlow的核心概念：张量和计算图

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。 ? ?...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。...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？

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TensorFlow2.X学习笔记(3)--TensorFlow低阶API之张量

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。...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。...如果张量在某个维度上只有一个元素，利用tf.squeeze可以消除这个维度。 tf.expand_dims 可以增加维度。 tf.transpose 可以交换维度，它会改变张量元素的存储顺序。...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。

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TensorFlow2.0（1）：基本数据结构——张量

先从TensorFlow的基本数据结构——张量（tensor）开始。...2 创建 2.1 constant()方法 import tensorflow as tf tf.constant(1) # 创建一个整型张量 <tf.Tensor: id=0, shape=(),...) # 创建一个浮点型张量 tf.constant(2., dtype=tf.double...tensor，TensorFlow中也提供了这种功能。...，在False位置是b中对应元素的值。

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TensorFlow2.0（3）：张量排序、最大最小值

TensorFlow2.0（1）：基本数据结构——张量 1 排序 1.1 sort：返回逆序排序后的Tensor import tensorflow as tf a = tf.random.shuffle...=149, shape=(3, 3), dtype=int32, numpy= array([[0, 0, 0], [2, 2, 2], [1, 1, 1]])> 返回的张量中...，每一个元素表示b中原来元素在该行中的索引。...，默认比较的是第0维度的元素，也就是每一列数据；对于shape为（3，3,3）的Tensor，argmin(a)返回的是shape为（3,3）的Tensor，默认比较的是第0维度的元素，也就是每一块对应位置的元素...，例如第一块的5、第二块的9、第三块的9比较，第一块的5最小，索引为0，所以返回的Tensor中第一个元素是0。

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Tensorflow|Tensor, 与Numpy比较，Constant

tensor, all elements are False tf.ones_like(t_2) # ==> 2x2 tensor, all elements are True 03 TensorFlow...和Numpy TensorFlow 和 Numpy能做到无缝衔接，例如： tf.int32 == np.int32 # True 但是，将来tensorflow和numpy可能兼容性没有现在这么好。...可以传递Numpy对象给TensorFlow ops tf.ones([2, 2], np.float32) # ⇒ [[1.0 1.0], [1.0 1.0]] 不要传递python的原生对象给Tensorflow...，因为Tensorflow必须推断python的类型。

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