Tensorflow，获取张量的静态形状_tensorflow中的张量形状_Tensorflow RNN输出张量形状 - 腾讯云开发者社区

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。...[7,8,9]) sess.run(tf.shape_n([x, y])) Out: [array([10, 10, 10]), array([7, 8, 9])] 我们可以使用tf.size()获取张量的元素个数...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。

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PyTorch入门笔记-改变张量的形状

view和reshape PyTorch 中改变张量形状有 view、reshape 和 resize_ (没有原地操作的resize方法未来会被丢弃) 三种方式，「其中 resize_ 比较特殊，它能够在修改张量形状的同时改变张量的大小...，而 view 和 reshape 方法不能改变张量的大小，只能够重新调整张量形状。」...比如对于下面形状为 (3 x 3) 的 2D 张量： 2D 张量在内存中实际以一维数组的形式进行存储，行优先的方式指的是存储的顺序按照 2D 张量的行依次存储。...上面形状为 (3 x 3) 的 2D 张量通常称为存储的逻辑结构，而实际存储的一维数组形式称为存储的物理结构。...，当处理连续存储的张量 reshape 返回的是原始张量的视图，而当处理不连续存储的张量 reshape 返回的是原始张量的拷贝。

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Tensorflow入门教程（二）——对张量静态和动态的理解

上一篇我介绍了Tensorflow是符号操作运算，并结合例子来验证。这一篇我也会结合一些例子来深刻理解Tensorflow中张量的静态和动态特性。...1、Tensorflow张量的静态和动态相关操作 TensorFlow中的张量具有静态大小属性，该属性在图形构建期间确定。有时静态大小可能没有指定。...例如，我们可以定义一个大小的张量[None，128]： ? 这意味着第一个维度可以是任意大小，并将在Session.run（）中动态确定。可以按如下方式查询张量的静态大小： ?...为了得到张量的动态大小，可以调用tf.shape操作，它返回一个表示给定张量大小的张量： ? 张量的静态大小可以用Tensor.set_shape（）方法设置： ?...可以使用tf.reshape函数动态重塑给定的张量： ? 2、返回张量大小的通用函数我们定义这么一个函数，它可以很方便地返回可用的静态大小，当不可用时则返回动态大小。

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Tensorflow的张量类型转换

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.

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【tensorflow2.0】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。另外我们会介绍张量运算的广播机制。...dtype=float32)> 三，维度变换维度变换相关函数主要有 tf.reshape, tf.squeeze, tf.expand_dims, tf.transpose. tf.reshape 可以改变张量的形状...tf.reshape可以改变张量的形状，但是其本质上不会改变张量元素的存储顺序，所以，该操作实际上非常迅速，并且是可逆的。...29 224]] [[179 219] [153 209] [111 215]] [[39 7] [138 129] [59 205]]]] # 改成（3,6）形状的张量...[3, 6]) [[135 178 26 116 29 224] [179 219 153 209 111 215] [39 7 138 129 59 205]] # 改回成 [1,3,3,2] 形状的张量

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CNN中张量的输入形状和特征图 | Pytorch系列（三）

我现在要做的是把阶、轴和形状的概念用在一个实际的例子中。为此，我们将把图像输入看作CNN的张量。...注意，张量的形状编码了关于张量轴、阶和索引的所有相关信息，因此我们将在示例中考虑该形状，这将使我们能够计算出其他值。下面开始详细讲解。 CNN输入的形状 CNN输入的形状通常长度为4。...这意味着我们有一个4阶张量（有四个轴的）。张量形状中的每个指标代表一个特定的轴，每个指标的值给出了对应轴的长度。张量的每个轴通常表示输入数据的某种物理含义（real world）或逻辑特征。...我们选择颜色通道，高度和宽度以获取特定的像素值。图片批次（Image Batches）这将引出四个轴中的第一个轴，用来代表批次大小。...假设对于给定的张量，我们具有以下形状[3，1，28，28]。使用该形状，我们可以确定我们有这个批次是含有三张图片。

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pytorch和tensorflow的爱恨情仇之张量

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

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【tensorflow2.0】张量的数学运算

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。...，静态形状，TensorShape类型参数 tf.broadcast_static_shape(a.shape,b.shape) TensorShape([3, 3]) # 计算广播后计算结果的形状，动态形状

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TensorFlow的核心概念：张量和计算图

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。 ? ?...2，Tensor的形状 shape Tensor在各个维度的长度可以用一个向量表示，称为Tensor的形状shape。 shape的元素数量和Tensor的维度相等。 ?

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从模型源码梳理TensorFlow的形状相关操作

[阿里DIN]从模型源码梳理TensorFlow的形状相关操作目录 [阿里DIN]从模型源码梳理TensorFlow的形状相关操作 0x00 摘要 0x01 reduce_sum 1.1 reduce_sum...因为篇幅所限，所以之前的整体代码讲解中，很多细节没有深入，所以本文会就 “TensorFlow形状相关” 这些细节进行探讨，旨在帮助小伙伴们详细了解每一的步骤以及为什么要这样做。...; axis：指定的维，如果不指定，则计算所有元素的总和; keepdims：是否保持原有张量的维度，设置为True，结果保持输入tensor的形状，设置为False，结果会降低维度，如果不传入这个参数...0维，又称0维张量，数字，标量：1 1维，又称1维张量，数组，vector：[1, 2, 3] 2维，又称2维张量，矩阵，二维数组：[[1,2], [3,4]] 3维，又称3维张量，立方（cube），三维数组...shape 为要调整为的形状，shape里最多有一个维度的值可以填写为-1，表示自动计算此维度。

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机器学习篇(七)

张量(tensor):和numpy中的数组是一样的东西。是Tensorflow中基本的数据格式。打印出一个tensor会有三部分:名字,形状,数据类型。名字是op类型。形状也就是shape。...张量的阶：在numpy中叫做维度，在Tensorflow中叫做阶。张量的数据类型： ?...张量的常用属性： graph:张量所在的图 op：张量的操作名 name：张量的字符串描述 shape：张量的形状 # 0维:() 1维:(x) 2维:(x,y) 3维:(x,y,z) 改变张量的形状...：在Tensorflow中,张量具有动态形状与静态形状主要区别：有没有生成一个新的张量静态形状： tf.Tensor.get_shape:获取静态形状 tf.Tensor.set_shape:改变...Tensor的形状一旦形状确定不能再被修改：实例： # 创建一个张量,可以多行4列的数据 plt = tf.placeholder(tf.float32,[None,4]) print(plt) #

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深度学习中关于张量的阶、轴和形状的解释 | Pytorch系列（二）

阶、轴和形状的概念是我们在深度学习中最关心的张量属性。等级轴形状当我们在深度学习中开始学习张量时，最为关注的是张量的三个属性：阶、轴和形状。...首先引入张量的阶。 ---- 张量的阶（Rank）、轴（Axis）和形状（Shape）张量的阶张量的阶是指张量中的维数。假设我们有一个二阶张量。...张量的形状张量的形状由每个轴的长度决定，所以如果我们知道给定张量的形状，那么我们就知道每个轴的长度，这就告诉我们每个轴上有多少索引可用。...注意，在PyTorch中，张量的大小和形状是一样的。 3 x 3的形状告诉我们，这个2阶张量的每个轴的长度都是3，这意味着我们有三个沿着每个轴可用的索引。现在让我们看看为什么张量的形状如此重要。...张量的形状很重要张量的形状很重要，有几个原因。第一个原因是形状允许我们在概念上思考，甚至想象一个张量。高阶张量变得更抽象，形状给了我们一些具体的思考。形状还编码所有有关轴、阶和索引的相关信息。

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图深度学习入门教程（二）——模型基础与实现框架

2.1 TensorFLow的静态图方式 “静态图”是TensorFlow 1.x版本中张量流的主要运行方式。其运行机制是将“定义”与“运行”相分离。...2 静态图开发费力，但兼容性更好如果要使代码在TensorFlow多版本中有更大的兼容性，优先是选择静态图的。另外，在一些需要对底层操作的功能中（比如构建特殊的op），动态图会显得力不从心。...例如，在静态图中使用动态图、在动态图中使用静态图。这种模式随不被官方推崇。但它却是TensorFlow使用者的最优选择。 TensorFLow推出动态图的动机是为了使开发变得简单。...每个tensor包含了类型（type）、阶（rank）和形状（shape）。 2 底层张量流的运行机制 TensorFlow的命名来源于本身的运行原理。...张量与Numpy各自的形状获取张量与Numpy的形状获取方式也非常相似，具体代码如下： x = torch.rand(2,1) #定义一个张量 print(x.shape)#打印张量形状，输出：torch.Size

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在keras 中获取张量 tensor 的维度大小实例

在进行keras 网络计算时，有时候需要获取输入张量的维度来定义自己的层。但是由于keras是一个封闭的接口。因此在调用由于是张量不能直接用numpy 里的A.shape()。这样的形式来获取。...shape（x）返回一个张量的符号shape，符号shape的意思是返回值本身也是一个tensor，示例： from keras import backend as K tf_session...补充知识：获取Tensor的维度（x.shape和x.get_shape()的区别） tf.shape(a)和a.get_shape()比较相同点：都可以得到tensor a的尺寸不同点：tf.shape...()中a 数据的类型可以是tensor, list, array a.get_shape()中a的数据类型只能是tensor,且返回的是一个元组（tuple） import tensorflow as...AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'get_shape' 或者a.shape.as_list() 以上这篇在keras 中获取张量

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【深度学习】实例第三部分：TensorFlow

# 创建张量操作 import tensorflow as tf # 生成值全为0的张量 tensor_zeros = tf.zeros(shape=[2, 3], dtype="float32")...=1.7, stddev=0.2, dtype="float32") # 生成和输入张量形状一样的张量...# 改变张量形状示例(重点) import tensorflow as tf pld = tf.placeholder(tf.float32, [None, 3]) print(pld) pld.set_shape...([4, 3]) print(pld) # pld.set_shape([3, 3]) #报错，静态形状一旦固定就不能再设置静态形状 # 动态形状可以创建一个新的张量，改变时候一定要注意元素的数量要匹配...inital) def init_bias_variable(self, shape): """ 初始化偏置 :param shape:指定初始化张量的形状

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文末福利｜一文上手TensorFlow2.0（一）

TensorFlow1.x的静态图机制一直被用户所诟病，调整为动态图机制是TensorFlow2.0一个最重大的改进，并且其也提供了一些方法来保留静态计算图的一些优势。 2....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...默认的模式都是Graph execution（静态图机制），TensorFlow 2.0将Eager execution做为了默认模式。...我们可以使用tf.function来将python程序转换为TensorFlow的静态计算图，这样就可以保留TensorFlow1.x版本中的静态计算图的一些优势。 4.

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深度学习（二）--tensor张量

/tensorflow之tensor张量 / 一、张量的概念 1.在TensorFlow中，所有的数据都通过张量的形式来表示 2.从功能的角度，张量可以简单理解为多维数组零阶张量表示标量（scalar...=(), dtype=float32) 名字（name） “node:src_output”：node 节点名称，src_output 来自节点的第几个输出形状（shape）张量的维度信息，shape...=() ，表示是标量类型（type）每一个张量会有一个唯一的类型 TensorFlow会对参与运算的所有张量进行类型的检查，发现类型不匹配时会报错三、张量的形状三个术语描述张量的维度：阶（rank...其实可以从最外围的括号数量可以看出这个张量是几阶的，例如 [[[ 那么这个张量就是三维的也就是三阶给大家写个小栗子： import tensorflow as tf tens1 = tf.constant...2.获取张量的元素如何获取张量里面的元素呢？

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tensorflow 生成指定大小的赋值0的张量 np.zeros 在TF中对应的语句生成全0张量

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。

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TensorFlow2.0--Chapter02基本概念与操作

文章目录 TensorFlow2.0--Chapter02基本操作 TensorFlow的基本概念属性和方法数据类型常量与变量变量的特殊性变量赋值assign 张量的形状基本操作创建张量...张量的形状类型转换tf.cast() TensorFlow的基本概念属性和方法数据类型常量与变量常量变量 v1 = tf.Variable([1,2]) v2 = tf.Variable...assign_add(),assign_sub()方法来实现变量的加法和减法值更新张量的形状基本操作创建张量在创建张量时只有value值是必填的，dtype等参数可以缺省，会根据具体的...value值设定相应的值，例如：相加tf.add(),指定数据类型为float32 node3输出是一个Tensor 得到Tensor的值，通过.numpy()方法张量的形状...类型转换tf.cast() 每个张量都会有唯一的类型，TensorFlow在进行运算的失手会对参与运算的所有张量进行检查我们可以通过tf.cast进行数据转换 a = tf.constant

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深度学习_1_Tensorflow_1

# tensorflow中 # tf.reshape:创建新的张量动态形状 # tf.Tensor.set_shape:更新Tensor的静态形状 # 静态形状 (当数量不确定时可以,切不能跨维度...=tf.reshape(plt,[2,3]) # shape=(2,3) # ========================================== # 有默认值的张量 # tf.zero...========================== # 张量的类型变换 # tf.string_to_number(string_tensor,out_type=None,name=None) 等 #...在with放入会话中,开始优化前 # =================================== # 自定义命令行参数 # 1, 首先定义有哪些参数需要在运行时指定 # 2,程序当中获取定义的命令行参数...获取数据 # 新版 flags = tf.flags.FLAGS # 定义对象 tf.flags.DEFINE_integer("max_step",100,"模型训练的步数") tf.flags.DEFINE_string

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