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。...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
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。...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%
e.printStackTrace(); } } }).start(); } } } 思路 - 不可变...LocalDate::from); System.out.println(date); }).start(); } } } 不可变对象...不可变设计 另一个大家更为熟悉的 String 类也是不可变的，以它为例，说明一下不可变设计的要素 public final class String implements java.io.Serializable.../ ... } final 的使用 发现该类、类中所有属性都是 final 的 属性用 final 修饰保证了该属性是只读的，不能修改 类用 final 修饰保证了该类中的方法不能被覆盖，防止子类无意间破坏不可变性...这种通过创建副本对象来避 免共享的手段称之为【保护性拷贝（defensive copy）】 设置 final 变量的原理 public class TestFinal { final int a
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).
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
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。...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
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...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
参考： https://www.tensorflow.org/programmers_guide/variable_scope 举例说明 TensorFlow中的变量一般就是模型的参数。...当模型复杂的时候共享变量会无比复杂。...官网给了一个case，当创建两层卷积的过滤器时，每输入一次图片就会创建一次过滤器对应的变量，但是我们希望所有图片都共享同一过滤器变量，一共有4个变量：conv1_weights, conv1_biases...不过TensorFlow提供了Variable Scope 这种独特的机制来共享变量。
一个更高明的做法,不用调用类，而是利用TensorFlow 提供了变量作用域 机制，当构建一个视图时,很容易就可以共享命名过的变量....变量作用域实例 变量作用域机制在TensorFlow中主要由两部分组成： tf.get_variable(, , ): 通过所给的名字创建或是返回一个变量...tf.get_variable() 用来获取或创建一个变量，而不是直接调用tf.Variable.它采用的不是像`tf.Variable这样直接获取值来初始化的方法.一个初始化就是一个方法，创建其形状并且为这个形状提供一个张量....这里有一些在TensorFlow中使用的初始化变量： tf.constant_initializer(value) 初始化一切所提供的值, tf.random_uniform_initializer(...就像你看见的一样，tf.get_variable()会检测已经存在的变量是否已经共享.如果你想共享他们，你需要像下面使用的一样，通过reuse_variables()这个方法来指定. 1with tf.variable_scope
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
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？
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
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
JUC学习笔记——共享模型之不可变 在本系列内容中我们会对JUC做一个系统的学习，本片将会介绍JUC的不可变内容 我们会分为以下几部分进行介绍： 不可变案例 不可变设计 模式之享元 原理之final 无状态...不可变案例 我们下面通过一个简单的案例来讲解不可变的共享 案例展示 首先我们给出一个简单的不安全案例： /*代码展示*/ // 首先我们都知道SimpleDateFormat属于不安全类，如果我们在多线程下运行有可能导致错误...这种通过创建副本对象来避 免共享的手段称之为【保护性拷贝（defensive copy）】 模式之享元 我们在这一小节会介绍一种新的模式享元 定义 我们首先给出享元的概念： 英文名称：Flyweight...（2）final变量可以安全的在多线程环境下进行共享，而不需要额外的同步开销。 （3）使用final关键字，JVM会对方法、变量及类进行优化。...那么无状态有什么优势： 在 web 阶段学习时，设计 Servlet 时为了保证其线程安全，都会有这样的建议，不要为 Servlet 设置成员变量 因为没有任何成员变量的类是线程安全的 结束语 到这里我们JUC的共享模型之不可变就结束了
---- 新智元报道 来源：推特 编辑：keyu 【新智元导读】DLPack是一种开放的内存张量结构，用于在框架之间共享张量，近日，开发者陈天奇更新社交媒体详细介绍了为DLPack添加PythonAPI...深度学习从业人员或多或少都会有了解，诸如 Tensorflow、PyTorch 等深度学习框架，确实为深度学习的快速原型设计和模型部署提供了强大的工具箱。...一种解决的方法是，在内存中直接将张量从一个框架传递到另一个框架，而不发生任何数据复制或拷贝。 而DLPack，就是张量数据结构的中间内存表示标准，它是一种开放的内存张量结构，用于在框架之间共享张量。...DLPack使： 在深度学习框架之间更轻松地共享操作员。 更容易包装供应商级别的运营商实施，允许在引入新设备/操作时进行协作。...下载地址： https://gitee.com/mirrors/DLPack 此外，DLPack的开发者不打算实现Tensor和Ops，而是将其用作跨框架重用张量和操作的公共桥梁。
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