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我正在遵循tensorflow CNN教程，遇到了一个问题，即Tensorflow中的“张量”和多维矩阵以及一般情况下，在编程上有什么不同。我试着自己研究张量是什么，我发现的是:它可以是n阶的，其中每个元素都有n维的信息。例如，如果我们有一个张量A和一个坐标为(3,2,5,4)的数据点，那么我们讨论的<
浏览 3提问于2018-02-03得票数 6
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在c++中，多维矩阵存储在std::vector<float>中。我需要在tensorflow中使用它，它使用张量。从std::vector到张量的转换似乎并不明显。有一个将向量转换为TF_Tensor而不是Tensor的c_api。std::copy也可以工作，但是我想在不复制的情况下执行转换。
浏览 1提问于2016-05-05得票数 7
阅读TensorFlow文档：print(tensor.numpy())
TF支持NumPy对象作为输入，这很容易理解，因
浏览 0提问于2020-04-04得票数 2
a], [a, a, a], [a, a, a, a, a, a, a], [a, a]]我得到了一个形状为4的张量
浏览 2提问于2021-03-29得票数 0
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这可能是一个荒谬的问题。我使用Python创建了数学模型，我知道我是从头开始的，但我需要为文档编写数学方程。方程中有多维数组。所以我的问题是如何用数学的方式来表示多维数组？
浏览 6提问于2017-06-05得票数 0
我是TensorFlow的新手。当我阅读现有的文档时，我发现tensor这个术语确实令人困惑。因此，我需要澄清以下问题：
它们都是张量吗？
浏览 0提问于2016-06-16得票数 39
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我很难理解Tensorflow张量和稀疏张量的含义和用法。根据文件
TensorFlow将稀疏张量表示为三个独立的密集张量:索引、值和形状。在Python中，
浏览 3提问于2017-12-05得票数 24
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对于legacy_seq2seq，它只支持带有2D张量列表的输入。如果模型的每个输入都有更多的参数。说，[1,2，2,3，3,4...]而不是1，2，3，4，...那么，如何使用tensorflow实现批处理方法中的多维输入rnn呢？或者它不存在？
浏览 13提问于2018-01-12得票数 0
我指的是由tensorflow提供的专家教程Deep。在本教程的中，我遇到了一个问题。在这里，他们给出了一个示例代码如下。feed_dict={x: mnist.test.images,因此，在这些代码段中，据我所知，这两个变量都是张量变量。sess.run(variable, feed_dict)
因此，我的问题是，
浏览 3提问于2016-08-17得票数 15
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文档中写着“记录:字符串类型的张量”--因此，我的问题是:什么是“张量”？这在我看来是合理的。但是根据文档，普通字符串也是“张量”吗？
然后，我用tf.reshape函数尝试了其他方法。在文档中，它说‘张量:一个tensor’。所以，l应该是张量。但是l的类型是list，其中r的类型是tensorflow.python.framework.ops.Tensor。所
浏览 2提问于2018-06-27得票数 1
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这是TensorFlow的新手，但我遇到了这个占位符声明问题。将占位符x定义为：而不是这个？x = tf.placeholder(tf.float32, [None, seq_size, 1])
我是从矩阵的角度思考的。所以，假设变量x有10个值，seq_size是3--第一个值是10x3，第二个值是10x3x1。为什么tensorflow会以不同的方式
浏览 8提问于2017-02-28得票数 1
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如果我有两个张量- A of shape [4,3,3]和B of shape [2,3,3]。对于A中的每个[3,3]矩阵，我想与B中的每个[3,3]矩阵相乘，生成具有[4,2,3,3]形状的张量C。
如何在Tensorflow中做到这一点？
浏览 0提问于2019-02-23得票数 1
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因此，基本上，我对以下几行有问题：def weight_variable(shape):产生错误的行：谢谢你
浏览 0提问于2017-05-12得票数 0
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如何在tensorflow中获得协方差矩阵？就像numpy中的numpy.cov()。例如，我想得到张量A的协方差矩阵，现在我必须使用numpy A = sess.run(model.A, feed)
cov = np.cov(np.transpose(A)) 有没有办法通过tensorflow而不是numpy来获取cov？它不同于问题how to compute covariance in tensorflo
浏览 134提问于2017-12-08得票数 7
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我有两个张量X和Z，形状为(100,)，我想创建一个张量X x Z，它将产生一个(100, 100)的形状。对于这个矩阵中的每一对元素，我想要应用一些我已经定义的函数，即fn(x，z)，用于矩阵中的每个可能的组合。我是TensorFlow新手，习惯于按顺序思考，在处理numpy数组时，每个向量上有两个for循环。
我如何在TensorFl
浏览 0提问于2020-03-29得票数 3
所以我有Python深度学习模型，它接受NumPy数组作为输入，并以NumPy数组的形式给出所需的数值结果。 ? 现在我想在tensorflow.js中做同样的事情，所以我转换了模型并导入了它，并使用了model.predict函数(JavaScript)。size: 1, dataId: { id: 35 }, rankType: '2',} 我想要得到NumPy数组<
浏览 20提问于2021-10-19得票数 1
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我有一个形状为(d,d)的TensorFlow张量矩阵，一个正方形矩阵。我定义了迹张量tr = tf.trace(t)。现在使用session.run(tr)计算tr：TensorFlow是否足够智能，只计算t的对角元素，还是先计算t的所有元素，然后才计算跟踪？
浏览 17提问于2018-03-05得票数 1
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假设我有一个4x3矩阵。我想互相减去矩阵中的每一个元素。
我对TensorFlow文档进行了广泛的研究(等等)，并注意到有一个tf.subtract操作符。在添加过程中，我知道有tf.add_n运算符添加了所有输入张量。我是TensorFlow的新手，我想知道:是否有这样一个减法操作符来减去所有的输入张量，如果没有，你能提供一个最快的</
浏览 0提问于2018-03-03得票数 0
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