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TensorFlow张量知识

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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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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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(...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。...] [ 11. 21.]] ipynb文件预览： http://nbviewer.jupyter.org/github/Oner-wv/TensorFlow-Note/blob/master/%E5%

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【tensorflow】浅谈什么是张量tensor

高清思维导图已同步Git：https://github.com/SoWhat1412/xmindfile 也许你已经下载了TensorFlow，而且准备开始着手研究深度学习。...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。...这样我们把数据转变成数字的水桶，我们就能用TensorFlow处理。它仅仅是组织数据成为可用的格式。在网页程序中，你也许通过XML表示，所以你可以定义它们的特征并快速操作。...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

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。...import tensorflow as tf import numpy as np a = tf.constant([1,2,3],dtype = tf.float32) tf.print(a) [...array([[ 9., 10.], [11., 12.]], dtype=float32)>] 参考：开源电子书地址：https://lyhue1991.github.io/eat_tensorflow2..._in_30_days/ GitHub 项目地址：https://github.com/lyhue1991/eat_tensorflow2_in_30_days

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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...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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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。...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。..._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。...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）。...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。...一、张量的结构操作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。...Autograph计算图我们将介绍使用Autograph的规范建议，Autograph的机制原理，Autograph和tf.Module. 1、创建张量 python import tensorflow...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

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深度学习 —— 从“张量”到“流”，带你玩转TensorFlow

1TensorFlow是什么？TensorFlow，简单来说，就是一个开源的机器学习框架，由谷歌大脑团队一手打造。它的名字里藏着两个关键词：“Tensor”（张量）和“Flow”（流）。...2 TensorFlow的历史与发展TensorFlow的“童年”可以追溯到2011年，那时它只是谷歌内部的一个小项目。但随着时间的推移，它逐渐成长为一个拥有全球数百万用户的“巨人”。...3 TensorFlow的应用领域TensorFlow的“超能力”可不止是让数据流动那么简单。它还能帮你实现图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等各种酷炫的功能。...5 TensorFlow的安装指南现在，是时候给你的TensorFlow“超级英雄”穿上战衣了——也就是安装TensorFlow。...你可以编写一个简单的Python脚本，导入TensorFlow并打印出其版本信息。如果一切顺利的话，你的TensorFlow“超级英雄”就已经准备好和你一起战斗了！

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变量置换

这里就涉及到变量置换。 ? 在Tcl中，变量置换通过$（美元符号）完成。看一个简单的例子。变量x值为3，如果需要把变量x的值赋给变量y，就需要通过$x来完成，如下图所示代码。 ?...但通过$置换时，显示变量a不存在。由此可见，Tcl把中划线当作了字符串分割符。此时，可通过{}把变量名a-b-c括起来，使Tcl解释器把它当作一个整体对待，就可以正确实现变量置换。 ?...借助变量置换，很容易完成字符串拼接，例如，变量a为5，变量b为6，给变量c赋值56，这可通过$a$b完成，如下图所示。 ?...此时，需要通过花括号{}把变量x括起来，外加$符号完成变量置换。 ? 本质上，$var是[set var]的缩写版本。...结论： -Tcl中通过美元符号$完成变量置换 -对于包含特殊符号的变量名，可通过${VarName}的方式保证正确置换

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TensorFlow2.0（1）：基本数据结构——张量

1引言 TensorFlow2.0版本已经发布，虽然不是正式版，但预览版都发布了，正式版还会远吗？...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) # 创建一个整型张量张量 tf.constant(2., dtype=tf.double...4.4 压缩维度：squeeze() squeeze()方法与expand_dims()方法作用刚好相反，其作用是删除张量中dim为1的维度： a = tf.ones([1,3,1,2]) a <tf.Tensor

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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...dtype=int64)> 作者博客： https://www.cnblogs.com/chenhuabin 作者github： https://github.com/ChenHuabin321/tensorflow2

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命令置换

上期内容：变量置换命令置换是Tcl的第二种置换形式。该置换以方括号[]形式体现。方括号中是另外一个Tcl命令。从这个角度而言，这实际上就是命令的嵌套。...命令置换会导致某一个命令的所有或部分单词被另一个命令的结果所代替。如下图所示。命令expr会在解析set的单词时执行，expr的结果即字符串16成为命令set的第二个参数。 ?...同时，命令置换时方括号中的脚本可以包含任意多条命令，命令之间用换行符或分号隔开。但是，方括号最终的返回值为方括号中最后一条命令的返回值。...另外，命令置换是可以嵌套的，即在一个命令置换中还可以包含另一个命令置换。如下图所示。命令set中嵌套了命令expr，而expr中又嵌套了string length（该命令返回字符串的长度）。...结论： -命令置换以方括号[]形式为标记 -命令置换可以嵌套如果文章对你有收获，欢迎转发~

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