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。...sess.run([tf.size(x), tf.size(y)]) Out: [1000, 504] tensor.get_shape()或者tensor.shape是无法在计算图中用于确定张量的形状...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。
语句结构：tf.zeros(shape,dtype=tf.float32,name=None)举例：tf.zeros([3, 4], tf.int32)最主要的是，shape可以接收1D张量。
TensorFlow中的常用函数，帮助读者在人工智能路上走得更远！...内容提要 《图解深度学习与神经网络：从张量到TensorFlow实现》是以TensorFlow 为工具介绍神经网络和深度学习的入门书，内容循序渐进，以简单示例和图例的形式，展示神经网络和深度学习背后的数学基础原理...《图解深度学习与神经网络：从张量到TensorFlow实现》适合神经网络、深度学习、TensorFlow 的入门者阅读。...14 2.2.2 正态（高斯）分布随机数 15 2.3 单个张量的运算 17 2.3.1 改变张量的数据类型 17 2.3.2 访问张量中某一个区域的值 19 2.3.3 转置...前言 2016 年是人工智能进入大众视野的一年，从AlphaGo 到无人驾驶，从量子计算机到马斯克的太空计划，每一个焦点事件的背后都与人工智能有着很大的联系。
row.sepalwidth, row.sepallength + row.sepalwidthfrom PIL import Image t.circle(53, 35)kUNIFORM：weights 为一个值...，对应张量乘一个元素； value = sheet.cell(row=i, column=1).valuepytorch 中transforms的使用详解 '流畅', del_name...browser.close()#当前目录下的scripts文件夹下，以test开头，以.py结尾的所有文件中，以Test开头的类内，以test_开头的方法 -可自定义 fp = open(r"E:\test.txt...", 'r', encoding='utf-8') # 读取文件中编号 ------->test_b/*!
类似地，如果您在单个解释器的一个线程中调用invoke()，但是希望在另一个线程上使用张量()，那么在调用张量()之前，必须在线程之间使用同步原语，以确保调用已经返回。...参数：张量指标:要得到的张量的张量指标。这个值可以从get_output_details中的'index'字段中获得。返回值：一个numpy数组。...这个值可以从get_input_details中的'index'字段中得到。value:要设置的张量的值。...这个值可以从get_output_details中的'index'字段中获得。返回值：一个函数，它可以返回一个指向任意点的内部TFLite张量状态的新的数字数组。...仅当图无法加载到TensorFlow中，且input_tensors和output_tensors为空时才使用。(默认没有)output_arrays:用于冻结图形的输出张量列表。
一、模块1、Modulesv1 module: 将所有的公共TensorFlow接口引入到这个模块中。1、v1 模块模块列表：app:通用入口点脚本。audio:tf.audio命名空间的公共API。...v2 module: 将所有的公共TensorFlow接口引入到这个模块中。类列表：class AggregationMethod: 用于组合渐变的类列表聚合方法。...当x < 0 xor y < 0时foldl(...): 维度0上从elems解压缩的张量列表上的foldl。foldr(...): 在维度0上从elems解压缩的张量列表上的foldr。....): 从Python函数创建一个可调用的TensorFlow图。gather(...): 根据索引从params坐标轴中收集切片。...map_fn(...): 映射到维度0上从elems解压缩的张量列表上。matching_files(...): 返回匹配一个或多个glob模式的文件集。
来学习一下最火的深度学习框架Tensorflow是怎么使用的～ 本文基于Tensorflow2.2版本编写 01 什么是Tensorflow Tensorflow 是一个面向深度学习算法的科学计算库，...张量（Tensor）:当数据的维度大于2的时候，我们就可以把它称为张量了。 ps:在tensorflow中，为了表达方便，无论怎样的维度我们都称之为张量。...创建张量 在python中我们可以直接使用“=”的方式来创建数据，但是在Tensorflow中，为了能够使用其内部使用的函数，所以我们需要用Tensorflow中内置的函数来进行张量的创建。...[3, 4]]) # var中的属性 aa.name, aa.trainable 05 Tensorflow创建张量 在Tensorflow中我们不仅能够从python列表创建张量，同样也可以从numpy...# 从列表中创建张量 tf.convert_to_tensor([1, 2]) # 从数组中创建张量 tf.convert_to_tensor(np.array([[1, 2], [3, 4]])) #
TensorFlow的数据模型-张量 TensorFlow的计算结果不是一个具体的数字，而是一个张量的结构。一个张量中主要保存了三个属性：名字(name)，维度(shape)和类型(type)。...在张量中并没有真正保存数字，它保存得只是这些数字的计算过程。 TensorFlow计算图 TensorFlow 程序通常被组织成一个构建阶段和一个执行阶段。...例如， 通常在构建阶段创建一个图来表示和训练神经网络，然后在执行阶段反复执行图中的训练 op。 在TensorFlow中张量可以被理解为多维数组。...(无论神经网络的结构如何变化，这三个步骤是不变的) 理解dropout dropout是指在深度学习网络的训练过程中，对于神经网络单元，按照一定的概率将其暂时从网络中丢弃。...注意是暂时，对于随机梯度下降来说，由于是随机丢弃，故而每一个mini-batch都在训练不同的网络。dropout是CNN中防止过拟合提高效果的一个大杀器，但对于其为何有效，却众说纷纭。
张量 张量（tensor）可以看作是一个多维的数组或列表，它是对矢量和矩阵的更高维度的泛化，张量由“tf.Tensor”类定义。...这些张量在计算图的边中流动（flow），从一个节点（运算操作）到另一个节点，TensorFlow也因此而得名。...张量具有以下两个属性： 数据类型（同一个张量中的每个元素都具有相同的数据类型，例如float32、int32以及string） 形状（即张量的维数以及每个维度的大小） 表2-2所示是张量的形状示例。...表2-2 TensorFlow中张量的形状示例 TensorFlow中有一些特殊的张量，以下是一些主要的特殊张量： tf.Variable（变量，TensorFlow中的张量一般都不会被持久化保存，参与一次运算操作后就会被丢弃了...变量（variable）是一种特殊的运算操作，它可以将一些需要持久化保存的张量存储在内存或显存中，并会返回一个可以对该变量所引用的张量进行一系列特定操作的句柄，例如Assign和AssignAdd（等同于
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...它接受一个张量列表作为输入，并返回一个新的张量，其中每个输入张量都沿着新添加的维度进行堆叠。...通过指定起始和终止索引以及步长，可以获取张量中的一部分。例如，t1[2:8] 将会返回从索引2到7的张量元素，形成一个新张量。
最近，谷歌 TensorFlow 开源了一个帮助开发者写 TensorFlow 代码的程序合成工具 TF-Coder。...此外，TensorFlow 有数百种操作，找到要使用的正确操作也是一项挑战。 那么，除了直接对张量操纵进行编码以外，如果仅通过一个说明性示例进行演示，就能自动获取相应的代码呢？...下面的动图展示了使用 TF-Coder 解决张量操纵问题的过程： ? 那么，TF-Coder 工具可以在哪些场景中起到作用呢？...：计算一个 0-1 张量，它可以找出输入张量每一行中的最大元素。...在文档中搜索「max」，你可能找到 tf.reduce_max、tf.argmax 和 tf.maximum，但也不清楚到底该用哪一个？
图1 Tensorflow官网界面 可以看到，从功能上看，Tensorflow定义为专为机器智能打造的开源软件库。而从内部机制上，Tensorflow定义为一个使用数据流图进行数值计算的开源软件库。...下面是常见的张量的形象图表示： ? 图2 形象的张量图 计算图 前面说过，从内部机制上来说，TF就是建立数据流图来进行数值计算。...计算图computational graph是TF中很重要的一个概念，其是由一系列节点（nodes）组成的图模型，每个节点对应的是TF的一个算子（operation）。...还有一点这个计算图是静态的，意思是这个计算图每个节点接收什么样的张量和输出什么样的张量已经固定下来。要运行这个计算图，你需要开启一个会话（session），在session中这个计算图才可以真正运行。...理解好计算图，就掌握了TF的基本运作原理，下面说说TF中重要的几个概念。 TF创建张量 对于TF的计算图，所有的数据都是张量。
该层创建了一个卷积核， 该卷积核对层输入进行卷积， 以生成输出张量。 如果 use_bias 为 True， 则会创建一个偏置向量并将其添加到输出中。...该参数的默认值是~/.keras/keras.json中设置的值，若从未设置过，则为“channels_last”。...该层接收一个相同shape列表张量，并返回它们的和，shape不变。...它将大小至少为2，相同Shape的列表张量作为输入，并返回一个张量（输入[0] - 输入[1]），也是相同的Shape。...Dropout将在训练过程中每次更新参数时按一定概率（rate）随机断开输入神经元，Dropout层用于防止过拟合。
TensorFlow可以做很多事情，比如： 解决复杂的数学表达式。 快速执行机器学习， 在这种机器学习技术中，您可以为其提供一个训练数据样本，然后根据训练数据给出另一个数据样本来预测结果。...它们就像TensorFlow用来处理数据的变量。每个张量都有一个维度和一个类型。 维度是指张量的行和列。您可以定义一维张量，二维张量和三维张量，关于张量详细使用我们将在后面看到。...类型是指张量元素的数据类型。 定义一维张量 为了定义张量，我们将创建一个NumPy数组或Python列表，并使用tf_convert_to_tensor 函数将其转换为张量。...(arr,tf.float64) print(tensor) [图片] 从结果中，可以看到张量的定义，但看不到张量的元素。...使用Tensorflow移调图像 在这个TensorFlow例子中，我们将使用TensorFlow做一个简单的转换。
队列是Tensorflow的一种数据结构，每个队列的元素都是包含一个或多个张量的元组，每个元组都有静态的类型和尺寸。入列和出列可以支持一次一个元素，或一次一批元素。...它继承于Tensorflow队列执行的基类tf.QueueBase。队列是Tensorflow计算图异步处理张量的重要对象。...参数: capacity 整形数字，标识队列可以存储的元素的最大数量dtypes 一个Dtype对象的列表，长度等于队列元素中的张量个数shapes 队列元素中的每个组成部分的尺寸对象组成的列表name...cancel_pending_enqueues: 可选，boolean类型，默认False，为True的时候，挂起的请求将被取消；name：可选，队列操作的名称返回值：返回队列的关闭操作dequeuedequeue(name=None)从队列中移出一个元素...参数：n: 出列张量包含的元素个数name：可选，队列操作的名称返回值：一组连接在一起出列张量组成的列表。
1.张量介绍 TensorFlow程序使用tensor数据结构来代表所有的数据。计算图中,操作间传递的数据都是tensor。 可以把TensorFlow tensor看作是一个n维的数组或列表。...TensorFlow是张量从图像的一端流动到另一端的计算过程，这也是TensorFlow的编程模型。 TensorFlow的底层运行机制属于“定义”与“运行”相分离。...从操作层面可以抽象成两种：模型构建和模型运行。 在模型构建过程中，需要先了解几个概念，见下表。 ? 表中定义的内容都是在一个叫做“图”的容器中完成的。关于“图”，有以下几点需要理解。...定义张量b时，向torch.Tensor函数中传入了2和3，指定张量形状，系统便生成一个二维数组。 定义张量c、d时，向torch.Tensor函数中传入一个列表。...系统直接生成与该列表内容相同的张量。 通过这个例子可以看出：向torch.Tensor中传入数值，可以生成指定形状的张量；向torch.Tensor中传入列表，可以生成指定内容的张量。 3.
参数:func: 一个Python函数，它接受ndarray对象作为参数并返回一个ndarray对象列表(或单个ndarray)。...这个函数必须接受inp中有多少张量就有多少个参数，这些参数类型将匹配相应的tf。inp中的张量对象。返回的ndarrays必须匹配已定义的Tout的数字和类型。...在某些情况下，它们的底层内存将与相应的TensorFlow张量共享。就地修改或在py中存储func输入或返回值。inp: 一个张量对象的列表。...Tout: tensorflow数据类型的列表或元组，如果只有一个tensorflow数据类型，则使用单个tensorflow数据类型，指示func返回什么。stateful: (布尔)。...返回值:func计算的张量或单个张量的列表。原链接: https://tensorflow.google.cn/versions/r1.10/api_docs/python/tf/py_func?
readme: 本文为中国大学MOOC课程《人工智能实践：Tensorflow笔记》的笔记中搭建神经网络，总结搭建八股的部分 目标：搭建神经网络，总结搭建八股 Tensorflow 搭建神经网络 分三篇完成...√张量：张量就是多维数组（列表），用“阶”表示张量的维度。...； 举例 m=1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 判断张量是几阶的，就通过张量右边的方括号数，0 个是 0 阶，n 个是 n 阶，张量可以表示 0 阶到 n 阶数组（列表）； 举例...举例 我们实现 Tensorflow 的加法： import tensorflow as tf #引入模块 a = tf.constant([1.0, 2.0]) #定义一个张量等于...√计算图（Graph）： 搭建神经网络的计算过程，是承载一个或多个计算节点的一张图，只搭建网络，不运算。 举例 神经网络的基本模型是神经元，神经元的基本模型其实就是数学中的乘、加运算。
3.2 使用 前面说过，计算图主要用来定义计算，而这个过程和命令式编程没有什么区别，只是每一句程序都会定义一个计算，返回的是该计算的张量，而不是计算结果。...在计算图的使用中，需要注意两点：不同计算图上的张量和运算都不会共享，变量作用域机制。 （1）TensorFlow中可以定义不同的计算图，并且不同的计算图之间的张量个运算都不会共享。...（2）在（1）中的实例变量v可以共用，是因为在不同的计算图上计算的，在同一个计算图上对于变量命名是有 一套规则的，必须遵循TensorFlow规定的变量作用域。 4....数据模型-张量 张量是TensorFlow中的数据结构，也就是管理数据的形式。可简单的理解为多维数组，其中零阶张量为标量，一阶便是向量，n阶则为n维数组。...但是张量在TensorFlow中的具体实现方式并不是直接采用numpy中类似的多维数据的形式，它实际上是对于TensorFlow中运算的引用。
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