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
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。...矩阵相乘和相加 相乘 矩阵的相乘我们使用tf.matmul方法。 X = tf.Variable([[1.,1.,1.]])...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...print('XWb:') print(sess.run(XWb )) print('y:') print(sess.run(y )) 激活函数我们使用的是...print(_X) print('y:') print(_y) 总结 由于神经网络不是一成不变的（神经元个数，隐含层，数据情况都是不同的），所以我们将上面的代码，定义为函数，这样就可以灵活使用啦
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.
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。...可以使用 tf.cast 来转换类型。 一般在使用 tf.placeholder 创建张量的时候经常会指定张量类型。...求值的最简单的方法是使用Tensor.eval方法。Tensor.eval返回与张量相同内容的numpy数组。...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。
实际上，你可以使用一个数字的张量，我们称为0维张量，也就是一个只有0维的张量。它仅仅只是带有一个数字的水桶。想象水桶里只有一滴水，那就是一个0维张量。...本教程中，我将使用Python，Keras，TensorFlow和Python库Numpy。...同样，在深度学习中，我们使用张量水桶作为基本的乐高积木。 1维张量/向量 如果你是名程序员，那么你已经了解，类似于1维张量：数组。 每个编程语言都有数组，它只是单列或者单行的一组数据块。...我们可以把它看作为一个带有行和列的数字网格。这个行和列表示两个坐标轴，一个矩阵是二维张量，意思是有两维，也就是有两个坐标轴的张量。...一张图片是3D张量，一个图片集则是4D，第四维是样本大小。 著名的MNIST数据集是一个手写的数字序列，作为一个图像识别问题，曾在几十年间困扰许多数据科学家。
python使用数组作为索引遍历数组 import numpy as np a=np.arange(0,5) print(a) # [0 1 2 3 4] b=np.arange(0,10).reshape...(5,2) print(b) # [[0 1] # [2 3] # [4 5] # [6 7] # [8 9]] # 将一维数组作为二维数组的索引 c0=b[a][:,0] print(c0)
文章目录 一、张量拼接与切分 1.1 torch.cat 1.2 torch.stack 1.3 torch.chunk 1.4 torch.split 二、张量索引 2.1 torch.index_select...is torch.Size([2, 1]) 二、张量索引 2.1 torch.index_select torch.index_select(input, dim, index, out=None) 功能...：在维度dim 上，按 index 索引数据 返回值：依index 索引数据拼接的张量 input : 要索引的张量 dim 要索引的维度 index 要索引数据的序号 code： t = torch.randint...，而torch.index_select通过该张量索引原tensor并且拼接返回。...返回值：一维张量(无法确定true的个数，因此也就无法显示原来的形状，因此这里返回一维张量) input : 要索引的张量 mask 与 input 同形状的布尔类型张量 t = torch.randint
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...优化器 optimizer = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=5e-4) # 迭代 for e in range(num_epoch): # 使用
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
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。...张量的索引切片方式和numpy几乎是一样的。...对于tf.Variable,可以通过索引和切片对部分元素进行修改。 对于提取张量的连续子区域，也可以使用tf.slice....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。...0] [9 6 9 7 2]] # 第1行至最后一行，第0列到最后一列每隔两列取一列 tf.print(t[1:4,:4:2]) [[9 2] [7 7] [9 9]] # 对变量来说，还可以使用索引和切片修改部分元素
本文，将总结一下最近使用tensorflow中遇到的两个小需求：张量排序和字符串拼接，咱们一起来学习一下，嘻嘻！...1、张量排序 tensorflow是没有类似于python中sorted或者np.sort方法的，如果在流中使用这两个方法，是会报错的！那么我们如果想要在graph中实现对张量的排序，该如何做呢！...我觉得可以使用top_k函数！...因此，返回的是一个tuple，我们用下标索引0取出排序后的结果。.../tensorflow_python-zku82hj1.html 2、https://www.w3cschool.cn/tensorflow_python/tensorflow_python-ukns2mo5
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
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...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...tf.data.Dataset.from_tensor_slices 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
前言 学习张量的拼接、索引和形状操作在深度学习和数据处理中至关重要。 拼接操作允许我们合并不同来源或不同维度的数据，以丰富模型输入或构建复杂网络结构。...索引操作则提供了精确访问和操作张量中特定元素或子张量的能力，这对于数据预处理、特征提取和错误调试尤为关键。...张量类型转换 张量的类型转换也是经常使用的一种操作，是必须掌握的知识点。...对于只有一个元素的张量，使用 item 方法将该值从张量中提取出来。...张量索引操作 我们在操作张量时，经常需要去进行获取或者修改操作，掌握张量的花式索引操作是必须的一项能力。
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 ?...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。...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。...简单范例 使用TensorFlow的基本步骤一般为：定义计算图，执行计算图，查看计算图(可选)。...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？
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。...tf.math.cumsum(a)) tf.print(tf.math.cumprod(a)) [1 3 6 ... 28 36 45] [1 2 6 ... 5040 40320 362880] # arg最大最小值索引...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。..._in_30_days/ GitHub 项目地址：https://github.com/lyhue1991/eat_tensorflow2_in_30_days
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。...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...张量的索引切片方式和numpy几乎是一样的。...对于tf.Variable,可以通过索引和切片对部分元素进行修改。 对于提取张量的连续子区域，也可以使用tf.slice.
1.什么是张量 百科知识：“张量”一词最初由威廉·罗恩·哈密顿在1846年引入，但他把这个词用于指代现在称为模的对象。该词的现代意义是沃尔德马尔·福格特在1899年开始使用的。...2.从列表到张量 搞过Python的应该都知道列表这个东西，也可以认为是数组，比如像下面这样定义一个列表 a = [1.0, 2.0, 3.0] a[0] #按位置索引访问列表元素 这时候就返回其中的值...#这里看到了，最后一个变成了2，这些操作跟列表操作基本没啥区别 3.张量的本质 书上的这一小段我没太看明白，就文字描述来说，大意是列表中的元素在实际内存的存储中使用的是随机区块，而PyTorch中的张量使用的往往是连续内存区块...使用shape方法查看张量的形状,这里返回的size表示这是一个三行二列的张量（数组） points.shape out:torch.size([3,2]) tips:当我们用索引访问张量中的元素，或者张量中的张量时...并且我在使用张量命名的时候出现了一个提示，大意是张量命名还处于试验阶段，请不要在任何重要的代码中使用这个功能以及相关的API，可以等到推出stable版本的时候再使用。
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