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。...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。...如果要通过修改张量的部分元素值得到新的张量，可以使用tf.where和tf.scatter_nd。 tf.where可以理解为if的张量版本，此外它还可以用于找到满足条件的所有元素的位置坐标。...219] [153 209] [111 215]] [[39 7] [138 129] [59 205]]] d = tf.expand_dims(s,axis=0) #在第0维插入长度为
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。 ? ?...为什么TensorFlow要采用计算图来表达算法呢？ 主要原因是计算图的编程模型能够让TensorFlow实现分布式并行计算。
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。...中实现KNN算法 [8 7 5] [5 2 3] 三，矩阵运算 矩阵必须是二维的。..., 4. ]], dtype=float32)> 四，广播机制 TensorFlow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。
(弃用)angle(...): 返回复张量(或实张量)的元素参数。arg_max(...): 返回张量维数中值最大的指标。(弃用)arg_min(...): 返回一个张量维数中值最小的指标。....): 返回一个张量在轴上的最大值的指标。(弃用参数)argmin(...): 返回一个张量横轴方向上值最小的指标。....): 计算张量维数中元素的最大值。(弃用参数)reduce_mean(...): 计算元素跨张量维数的平均值。reduce_min(...): 计算张量维数中元素的最小值。....): 为稀疏张量插入一个占位符，该张量总是被填充。sparse_reduce_max(...): 计算稀疏张量维上元素的最大值。....): 计算稀疏张量维上元素的最大值。(弃用参数)sparse_reduce_sum(...): 计算稀疏张量各维元素的和。
一维卷积运算 【深度学习】Pytorch 系列教程（六）：PyTorch数据结构：2、张量的数学运算（4）：一维卷积及其数学原理（步长stride、零填充pad；宽卷积、窄卷积、等宽卷积；卷积运算与互相关运算...二维卷积运算 【深度学习】Pytorch 系列教程（七）：PyTorch数据结构：2、张量的数学运算（5）：二维卷积及其数学原理 6....高维张量 torch.matmul VS torch.mul torch.matmul：用于执行两个张量的矩阵乘法操作，它要求两个张量的维度需要满足矩阵乘法的规则，例如对于两个三维张量，torch.matmul...例如，两个张量的维度分别为（a，b，c）和（c，d），那么它们可以进行乘法操作。 批量乘法：如果两个张量的维度不完全匹配，但它们在最后一维上相符，那么可以进行批量乘法。...三维卷积conv3d（五维张量） import torch import torch.nn.functional as F #batch_size=2, channel=3, depth=10, height
1 问题 如何用python程序计算出一串数字中的三个最大值的乘积，解决数学问题。...2 方法 首先定义一个函数； 用max函数找到一串数字中的最大值； 用remove导出最大值，重复两次； 最后输出三个最大值的乘积； 代码清单 1 def fmax(*number): number...max3 = max(number) return max1 * max2 * max3 l = [2,3,4,5] print(fmax(*l)) 3 结语 针对此类数学问题，提出定义函数的方法...，通过实验，证明该方法是有效的。...此方法可高效解决多种数学问题，希望未来能利用更复杂的python知识解决更多生活问题。
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。...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： ?...在实际很多情况中，我们需要将张量的不同维度通道进行合并，比如我们想要将第二维和第三维进行合并，也就是将三维张量转换为二维张量。我们可以使用上面定义好的get_shape（）函数来做到这一点： ?...无论这些大小是否为静态指定，这都是有效的。 3、通用重塑函数 实际上，我们可以编写一个通用重塑函数来折叠任何维度列表： ? 然后折叠第二维变得非常简单： ?
如果tensor是用调用tensorflow框架定义的，那么用 tensor_name.shape 即可返回tensorflow 的维数： >>> import tensorflow as...]) >>> a.shape TensorShape([Dimension(2), Dimension(4), Dimension(4)]) 也可通过调用 numpy 来返回 tensor 的维数
张量的数学含义是多维数组。我们把1维数组称为向量，2维数组称为矩阵。而不管1维、2维、3维、4维，都可以称作张量，甚至标量（数字）也可以看作是0维的张量。...在深度学习中，几乎所有数据都可以看作张量，如神经网络的权重、偏置等。一张黑白图片可以用2维张量表示，其中的每个元素表示图片上一个像素的灰度值。...一张彩色图片则需要用3维张量表示，其中两个维度为宽和高，另一个维度为颜色通道。TensorFlow的名字中就含有张量（Tensor）这个词。...注意与公式中略有不同的是，这里把x声明为2维的张量，其中第1维为任意长度，这样我们就可以批量输入图片进行处理。另外，为了简单起见，我们用0填充W和b。...我们通常定义指标来表示一个模型不尽人意的程度，然后尽量最小化这个指标。这个指标称为成本函数。成本函数与模型是密切相关的。
Tensorflow监控指标可视化 除了GRAPHS栏目外，tensorboard还有IMAGES、AUDIO、SCALARS、HISTOGRAMS、DISTRIBUTIONS、FROJECTOR、TEXT...一个音频summary要存成 的二维字符张量。...1.4 HISTOGRAMS Tensorboard的张量仪表盘，统计tensorflow中的张量随着迭代轮数的变化情况。它用于展示通过tf.summary.histogram记录的数据的变化趋势。...tf.summary.scalar 显示tensorflow中的张量随迭代轮数的变化趋势 DISTRIBUTIONS tf.summary.histogram 显示tensorflow中张量的直方图...HISTOGRAMS tf.summary.histogram 显示tensorflow中张量的直方图（以另一种方式） IMAGES tf.summary.image 显示tensorflow中使用的图片
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。
张量 Tensor 从向量空间到实数域的多重线性映射(multilinear maps)（v是向量空间，v*是对偶空间） 你可以把Tensorflow的tensor看做是一个n维的数组或列表。...阶 在Tensorflow系统中，张量的维数被描述为阶。但是张量的阶和矩阵的阶并不是同一个概念。...张量的阶是张量维数的一个数量描述，下面的张量（使用python中list定义的）就是2阶： t = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] 你可以认为一个二阶张量就是我们平常所说的矩阵...形状 Tensorflow文档中使用了三种记号来方便地描述张量的维度：阶，形状以及维数。以下展示了它们之间的关系： ? 数据类型 除了维度，tensor有一个数据类型属性。...# 启动默认图. sess = tf.Session() # 调用 sess 的 'run()' 方法, 传入 'product' 作为该方法的参数， # 触发了图中三个 op (两个常量 op 和一个矩阵乘法
查找二维数组的最大值及其位置-Java实现 例： 封装一类 MatrixLocation，查询二维数组中的最大值及其位置。...最大值用 double 类型的maxValue 存储，位置用 int 类型的 row 和 column 存储。封装执行主类，给定二维数组，输出最大值及其位置。封装执行主类。...这道题目就是一道简单的二维数组查找问题，遍历二维数组即可找到最大值。...MatrixLocation.maxvalue(array); //调用maxvalue方法，输出二维数组中的最大值及其坐标(下标从0开始) } } public class MatrixLocation...如果自己写的话，可以用另外的两个数组分别保存最大值的行下标与列下标，实现将最大值在数组中所有出现的位置都输出。
我们希望能够输入任意数量的MNIST图像，每一张图展平成784维的向量。我们用2维的浮点数张量来表示这些图，这个张量的形状是[None，784 ]。...一个Variable代表一个可修改的张量，存在在TensorFlow的用于描述交互性操作的图中。它们可以用于计算输入值，也可以在计算中被修改。...，这里x是一个2维张量拥有多个输入。然后再加上b，把和输入到tf.nn.softmax函数里面。 至此，我们先用了几行简短的代码来设置变量，然后只用了一行代码来定义我们的模型。...其实，在机器学习，我们通常定义指标来表示一个模型是坏的，这个指标称为成本（cost）或损失（loss），然后尽量最小化这个指标。但是，这两种方式是相同的。...tf.argmax 是一个非常有用的函数，它能给出某个tensor对象在某一维上的其数据最大值所在的索引值。
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。...目录 1 深度学习及TensorFlow 简介1 1.1 深度学习 1 1.2 TensorFlow 简介及安装 2 2 基本的数据结构及运算6 2.1 张量 6 2.1.1 张量的定义 6...9 池化操作218 9.1 same 池化 218 9.1.1 same 最大值池化 218 9.1.2 多深度张量的same 池化 221 9.1.3 多个三维张量的same 最大值池化...已知卷积核，对输入张量求导 294 11.2.2 已知输入张量，对未知卷积核求导 298 12 池化操作的梯度303 12.1 平均值池化的梯度 303 12.2 最大值池化的梯度 306
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