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...-D 1 vector v = [1,2,3] 2-D 2 matrix m = [[1,2,3],[4,5,6]] n-D n tensor t = [[[ （有n个括号） 张量可以表示0-n阶的数组...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...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
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.
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
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。...其实背后的计算不过是： x和权重矩阵相乘 加上偏差值 激活函数 所以，学会矩阵运算，是实现神经网络的第一步。 矩阵相乘和相加 相乘 矩阵的相乘我们使用tf.matmul方法。...，我们用tensorflow即可完成这个过程。...随机初始值 神经网络中的权重和偏差刚开始都是随机的，后面我们通过反向传播来进行训练，通过优化算法获得最优值。 所以，我们首先对权重和偏差赋上随机值。...print('W:') print(sess.run(W )) print('y:') print(sess.run(y )) 输入用placeholder 神经元的输入我们是不固定的
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。...张量名称 每个张量都有一个名称，而且是唯一的，张量的命名规则是“node:src_output”，node表示结点，src_output表示当前张量来自结点的第几个输出（从0开始）。...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。
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。...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。
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。...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。 这样我们把数据转变成数字的水桶，我们就能用TensorFlow处理。...TensorFlow这样存储图片数据： (sample_size, height, width, color_depth).
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...自动求导、梯度下降 tf.GradientTape() 求导记录器 tf.Variable() 变量的操作可被求导记录器记录，常用于机器学习的 参数 tape.gradient(loss, vars)自动计算梯度...， loss 对 vars 的梯度 optimizer.apply_gradients(grads_and_vars) 优化器更新参数 import numpy as np # 原始数据 X_raw =...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
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....常量的值在计算图中不可以被重新赋值，变量可以在计算图中用assign等算子重新赋值。 一，常量张量 张量的数据类型和numpy.array基本一一对应。...(rank)的张量来表示。...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。
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 ?...这里有两种张量，一种是直接通过toch.Tensor()建立的，另一种是 Variable()建立的，它们的区别是：在新版本的torch中可以直接使用tensor而不需要使用Variable。...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
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。 ? ?...为什么TensorFlow要采用计算图来表达算法呢？ 主要原因是计算图的编程模型能够让TensorFlow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。...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。...tf.broadcast_to 以显式的方式按照广播机制扩展张量的维度。
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 TensorFlow中提供了clip_by_value()方法来实现这一功能。...注：clip_by_global_norm()方法用于修正梯度值，控制梯度爆炸的问题。梯度爆炸和梯度弥散的原因一样，都是因为链式法则求导的关系，导致梯度的指数级衰减。...作者博客： https://www.cnblogs.com/chenhuabin 作者github： https://github.com/ChenHuabin321/tensorflow2_tutorials
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...TensorFlow中常用的函数 tf.cast：强制数据类型转换 tf.reduct_mean/sum：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 as tf import numpy as np 理解axis 在一个二维张量或者数组中
本帖目录如下： 目录 第一章 - 线性代数的张量 第二章 - 编程语言的张量 2.1 Python 2.2 TensorFlow 2.3 MXNet 2.4 PyTorch...1 的张量 2.2 TensorFlow 顾名思义，TensorFlow 建立了计算图，让张量 (tensor) 从中流动 (flow)，因此取名 TensorFlow。...首先从 tensorflow 里面导入 tf.Tensor 模块。这里的 tf 是 tensorflow 的缩写形式。...，形状是张量的每个维度 (TensorFlow 称 rank) 上的元素个数，而且可能只是部分已知。...深度学习里的神经网络可以看成是一组张量运算，谷歌下面著名的深度学习框架 TensorFlow 是建立了计算图，让张量 (tensor) 从中流动 (flow)：因此得名 TensorFlow。
tensorflow核心和语言支持的API ? 流动过程 ?...张量 在TensorFlow系统中，张量的维数来被描述为阶.但是张量的阶和矩阵的阶并不是同一个概念.张量的阶（有时是关于如顺序或度数或者是n维）是张量维数的一个数量描述.比如，下面的张量（使用Python...0阶张量 # 0阶张量import tensorflow as tfmammal = tf.Variable("maoli", tf.string)ignition = tf.Variable(20,...，在数据中，数据就是一个多维度的张量 如何这点张量的阶数,并将维数降低 # 4维0矩阵my_image = tf.zeros([10, 299, 299, 3]) # batch x height x...tf的接口，torch ，numpy接口差不多 import tensorflow as tfa = tf.constant([1.0, 2.0], name="a")b = tf.constant([
文章目录 小白版本 张量是属于线性代数里的知识点，线性代数是用虚拟数字世界表示真实物理世界的工具。...百度百科版本 张量（tensor）理论是数学的一个分支学科，在力学中有重要应用。张量这一术语起源于力学，它最初是用来表示弹性介质中各点应力状态的，后来张量理论发展成为力学和物理学的一个有力的数学工具。...张量之所以重要，在于它可以满足一切物理定律必须与坐标系的选择无关的特性。张量概念是矢量概念的推广，矢量是一阶张量。张量是一个可用来表示在一些矢量、标量和其他张量之间的线性关系的多线性函数。...查看详情 维基百科版本 在数学中，张量是一种几何对象，它以多线性方式将几何向量，标量和其他张量映射到结果张量。因此，通常在基础物理和工程应用中已经使用的矢量和标量本身被认为是最简单的张量。...另外，来自提供几何矢量的矢量空间的双空间的矢量也被包括作为张量。在这种情况下，几何学主要是为了强调任何坐标系选择的独立性。 查看详情
在 PyTorch 中，张量以 "类" 的形式封装起来，对张量的一些运算、处理的方法被封装在类中。...； 阿达玛积是对两个矩阵或张量对应位置上的元素进行相乘，这种操作在神经网络中常用于权重的调整或其他逐元素的变换。...PyTorch 计算的数据都是以张量形式存在, 我们需要掌握张量各种运算。...张量的基本运算包括多种操作： 加法和减法：两个同阶张量可以进行元素对元素的加法和减法运算。 标量乘法：一个标量可以与任何阶的张量相乘，结果是将原张量的每个元素乘以该标量。...张量积（Kronecker积）：用于组合两个张量来创建一个新的高阶张量。 特定运算：包括对称张量的运算、反对称张量的运算、迹运算等。
) print(f"ones Tensor: \n {x_ones} \n") # 保持形状不变但改变数据属性的新张量 x_rand = torch.rand_like(x_data，dtype=torch.float...]]) # 在CPU上的张量 x_gpu = x_cpu.to(device) # 移动到GPU 数据的运算 这些操作中的每一个都可以在GPU上运行（通常比在CPU上运行的速度更快）。...（即形状为(1,)或者空的张量）中提取出Python的原生数值（例如整数、浮点数）时，可以使用.item()方法。...这个方法会返回张量中的数据，将其转换为Python的基本数据类型。...5,6,7,8]]) print(torch.cat([tensor_1,tensor_2],dim=0)) print(torch.cat([tensor_1,tensor_2],dim=1)) 我们平时的张量有两个维度
张量 张量是一个多维数组，它是标量、向量和矩阵概念的推广。在深度学习中，张量被广泛用于表示数据和模型参数。 具体来说，张量的“张”可以理解为“维度”，张量的阶或维数称为秩。...接下来我们看看张量的基础操作 张量类型转换 在深度学习框架中，如TensorFlow或PyTorch，张量类型转换是一个常见的操作。...这通常涉及到将一个张量的数据类型转换为另一个数据类型，以便满足特定的计算需求或优化内存使用。 TensorFlow 在TensorFlow中，你可以使用tf.cast函数来转换张量的类型。...import tensorflow as tf # 创建一个张量 tensor = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], dtype=tf.float32) # 将张量的类型从...import tensorflow as tf import numpy as np # 创建一个numpy数组 numpy_array = np.array([[1, 2], [3, 4]]) #
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