tensorflow中的张量切片 - 腾讯云开发者社区

1、tf.concattf.concat的作用主要是将向量按指定维连起来，其余维度不变；而1.0版本以后，函数的用法变成：import tensorflow as tft1 = [[1, 2, 3],...R+1维张量。...数据降维，只裁剪等于1的维度。不指定维度则裁剪所有长度为1的维度。...tf.squeeze(arr)).shape)输出:----------------(3, 4, 1, 6, 1)(3, 4, 6, 1)(3, 4, 6)(3, 4, 6)----------------3、张量切片...tf.sliceslice(input_, begin, size, name=None)从张量中提取一个切片。

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TensorFlow张量知识

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...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...(维度, mean=均值, stddev=标准差) 在tf.random.truncated_normal中如果随机数的取值在 (u−2σ,u+2σ) 之外，则重新生成，保证值在均值附近图片标准差计算公式

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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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TensorFlow 什么是Tensor(张量)

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

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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。...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。...张量的索引切片方式和numpy几乎是一样的。...切片时支持缺省参数和省略号。对于tf.Variable,可以通过索引和切片对部分元素进行修改。对于提取张量的连续子区域，也可以使用tf.slice....和tf.reshape相似，它本质上不会改变张量元素的存储顺序。张量的各个元素在内存中是线性存储的，其一般规律是，同一层级中的相邻元素的物理地址也相邻。

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深度学习|tensorflow张量运算

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。...其实背后的计算不过是： x和权重矩阵相乘加上偏差值激活函数所以，学会矩阵运算，是实现神经网络的第一步。矩阵相乘和相加相乘矩阵的相乘我们使用tf.matmul方法。...，我们用tensorflow即可完成这个过程。...随机初始值神经网络中的权重和偏差刚开始都是随机的，后面我们通过反向传播来进行训练，通过优化算法获得最优值。所以，我们首先对权重和偏差赋上随机值。...print('W:') print(sess.run(W )) print('y:') print(sess.run(y )) 输入用placeholder 神经元的输入我们是不固定的

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TensorFlow 修炼之道（1）——张量（Tensor）

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。...张量名称每个张量都有一个名称，而且是唯一的，张量的命名规则是“node:src_output”，node表示结点，src_output表示当前张量来自结点的第几个输出（从0开始）。...除了形状之外，每个张量还有一个属性是类型，用来表示张量中每个元素的数据类型。...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。

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【tensorflow】浅谈什么是张量tensor

本教程中，我将使用Python，Keras，TensorFlow和Python库Numpy。...在Python中，张量通常存储在Nunpy数组，Numpy是在大部分的AI框架中，一个使用频率非常高的用于科学计算的数据包。...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。同样，在深度学习中，我们使用张量水桶作为基本的乐高积木。...存储在张量数据中的公式这里有一些存储在各种类型张量的公用数据集类型： 3维=时间序列 4维=图像 5维=视频几乎所有的这些张量的共同之处是样本量。...TensorFlow中，视频数据将如此编码：（sample_size, frames, width, height, color_depth) 如果我们考察一段5分钟（300秒），1080pHD（1920

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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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TensorFlow的核心概念：张量和计算图

它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU），服务器，移动设备等等。...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。 ? ?...3，Tensor的数据类型 dtype Tensor的数据类型dtype和numpy中的array的数据类型dtype几乎一一对应。...为啥TensorFlow还要用计算图来表达算法呢？当然计算图会非常直观，但主要原因是为了分布式并行计算。在纯Python语言的实现中我们只能由一个机器同时完成上述计算。计算顺序可能是这样的。

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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。...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。...除了一些常用的运算外，大部分和矩阵有关的运算都在tf.linalg子包中。..., 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。

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TensorFlow 2.0 - 张量自动求导梯度下降

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...自动求导、梯度下降 tf.GradientTape() 求导记录器 tf.Variable() 变量的操作可被求导记录器记录，常用于机器学习的参数 tape.gradient(loss, vars)自动计算梯度...， loss 对 vars 的梯度 optimizer.apply_gradients(grads_and_vars) 优化器更新参数 import numpy as np # 原始数据 X_raw =...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

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【tensorflow2.0】张量数据结构

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。...模型中需要被训练的参数一般被设置成变量。

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TensorFlow2.0（5）：张量限幅

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 TensorFlow中提供了clip_by_value()方法来实现这一功能。...6, 5, 6, 6]], dtype=int32)> 3 relu() relu()方法将tensor最小值限制为0，相当于tf.maxmium(a,0),注意，relu()方法在tf.nn模块中：...9.617832], [ 8.890949, 9.650288, 9.430309]], dtype=float32)> 5 clip_by_global_norm() 在梯度更新等诸多场景中，

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深度学习-TensorFlow张量和常用函数

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...(维度, mean=均值, stddev=标准差) 在tf.random.truncated_normal中如果随机数的取值在(u-2\sigma, u+2\sigma)之外，则重新生成，保证值在均值附近...tf.data.Dataset.from_tensor_slices：特征和标签配对 import tensorflow as tf import numpy as np 理解axis 在一个二维张量或者数组中

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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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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.X学习笔记(3)--TensorFlow低阶API之张量

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】。...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。...张量的索引切片方式和numpy几乎是一样的。...切片时支持缺省参数和省略号。对于tf.Variable,可以通过索引和切片对部分元素进行修改。对于提取张量的连续子区域，也可以使用tf.slice....中实现主成分分析降维 4、广播机制 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。

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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： ?...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： ?

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Go中的切片append

将切片 b 的元素追加到切片 a 之后： a = append(a, b...) 2....复制切片 a 的元素到新的切片 b 上： b = make([]T, len(a)) copy(b, a) 3....切除切片 a 中从索引 i 至 j 位置的元素： a = append(a[:i], a[j:]...) 5....在索引 i 的位置插入切片 b 的所有元素： a = append(a[:i], append(b, a[i:]...)...) 9....将元素 x 追加到切片 a： a = append(a, x) 因此，您可以使用切片和 append 操作来表示任意可变长度的序列。

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张量拼接_调整维度_切片

TensorFlow张量知识

Tensorflow的张量类型转换

TensorFlow 什么是Tensor(张量)

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深度学习|tensorflow张量运算

TensorFlow 修炼之道（1）——张量（Tensor）

【tensorflow】浅谈什么是张量tensor

pytorch和tensorflow的爱恨情仇之张量

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TensorFlow 2.0 - 张量自动求导梯度下降

【tensorflow2.0】张量数据结构

TensorFlow2.0（5）：张量限幅

深度学习-TensorFlow张量和常用函数

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

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Tensorflow入门教程（二）——对张量静态和动态的理解

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