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。
输入：numpy的array 输出：一个一维的平均值array import numpy as np def non_zero_mean(np_arr): exist = (np_arr !...= 0) num = np_arr.sum(axis=1) den = exist.sum(axis=1) return num/den 如果要求按行的非零元素的平均值，把所有的 axis=1改成...axis=0 补充知识：python dataframe 统计行列中零值的个数 1、按行统计，返回为一个series： (df == 0).astype(int).sum(axis=1) 以上这篇...python求numpy中array按列非零元素的平均值案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。
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。
, row.sepallength + row.sepalwidthfrom PIL import Image t.circle(53, 35)kUNIFORM：weights 为一个值，对应张量乘一个元素...； value = sheet.cell(row=i, column=1).valuepytorch 中transforms的使用详解 '流畅', del_name =...input('请输入需要删除的学员姓名：')NUMBERFONT = [FONTPATH, 50] sleep(2) '不会',设置主界面，包含主页标题栏，加载按钮，关闭按钮文字属性...browser.close()#当前目录下的scripts文件夹下，以test开头，以.py结尾的所有文件中，以Test开头的类内，以test_开头的方法 -可自定义 fp = open(r"E:\test.txt...", 'r', encoding='utf-8') # 读取文件中编号 ------->test_b/*!
, dense_shape) indices是一个维度为(n, ndims)的2-D int64张量，指定非零元素的位置。...比如indices=[[1,3], [2,4]]表示[1,3]和[2,4]位置的元素为非零元素。n表示非零元素的个数，ndims表示构造的稀疏张量的维数。..., output_shape, sparse_values, default_value=0, validate_indices=True, name=None ) sparse_indices是那些非零元素的位置...补充知识：彻底搞懂tensorflow里的张量(tensor) 1.引言 学习卷积神经网络(CNN)的时候，最重要的就是搞清楚网络各层的神经元输入输出的数据结构(即张量)。...import tensorflow as tf # 定义了一个张量，有6个元素，设置他的形状是[2.3] a = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5, 6], shape=[2,3])
true_fn和false_fn必须具有相同的非零数和输出类型。 警告:在true_fn和false_fn之外创建的任何张量或操作都将执行，而不管在运行时选择了哪个分支。...cond支持在tensorflow.python.util.nest中实现的嵌套结构。true_fn和false_fn都必须返回列表、元组和/或命名元组的相同(可能是嵌套的)值结构。...单例列表和元组是唯一的例外:当true_fn和/或false_fn返回时，它们被隐式解压缩为单个值。...如果你需要使用一个在分支函数中创建的张量，你应该把它作为分支函数的输出返回并使用tf,cond的输出。参数：pred:一个标量，它决定是返回true_fn的结果还是false_fn的结果。...返回值：调用true_fn或false_fn返回的张量。如果callables返回一个单例列表，则从列表中提取元素。
.TensorFlow表示一个稀疏张量，作为三个独立的稠密张量：indices,values和dense_shape.在Python中，三个张量被集合到一个SparseTensor类中，以方便使用。...：density_shape[N, ndims]的2-D int64张量，指定稀疏张量中包含非零值(元素为零索引)的元素的索引。...例如,indices=[[1,3], [2,4]]指定索引为[1,3]和[2,4]的元素具有非零值。...返回： 带有dense_shape[N, ndims]的类型为int64的二维张量,其中N是张量中的非零值的数量,并且ndims是秩.op 产生values作为输出的Operation.values 表示稠密张量中的非零值...与稀疏张量中的隐藏零元素相对应的输出位置将是零(即不会占用存储空间),而与密集张量的内容无关(即使它是+/- INF,且INF * 0 == NAN).限制：这个操作只向稀疏的一面播放密集的一面,而不是其他的方向
为了更好的学习在列表中如何修改元素，我们这次将用一个简单的小游戏作为例子，我们现在要创建一个游戏，要求玩家射杀从天而降的敌人;为此，可在开始时将一些敌人存储在列表中，然后每当有敌人被杀死时，就将其从列表中删除...，而每次有新的敌人出现在屏幕上时，都将其添加到列表中。...在整个游戏运行期间，敌人列表的长度将不断变化。 我们将用这个游戏的设想贯穿始终，修改列表中元素、添加列表中元素、删除列表中元素的讲解中，首先，我们先看如何修改列表中的元素。...Python中，修改列表元素的语法与访问列表元素的语法类似。要修改列表元素，可指定列表名和要修改的元素的索引，再指定该元素的新值。...，而不仅仅是第一个元素的值。
/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...=() ，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？...，这里的索引与数组中的索引是一样的从0开始。
.): 断言给定的张量是一个标量(即零维)。assert_type(...): 静态地断言给定张量是指定类型的。....): 将值转换为稀疏张量或张量。cos(...): 计算cosx元素。cosh(...): 计算x元素的双曲余弦。count_nonzero(...): 计算张量维上非零元素的个数。....): 重置指标和值不变的稀疏张量的形状。sparse_reshape(...): 重新构造稀疏张量，以新的密集形状表示值。sparse_retain(...): 在稀疏张量中保留指定的非空值。....): 在一维张量中找到唯一的元素。unique_with_counts(...): 在一维张量中找到唯一的元素。unravel_index(...): 将平面索引或平面索引数组转换为。...创建文件和递归zeros(...): 创建一个所有元素都为0的张量。zeros_like(...): 创建一个所有元素都为零的张量。zeta(...): 计算Hurwitz zeta函数。
TensorFlow 计算图示例片段 图 2，计算图 在 TensorFlow 图中，每个节点表示操作的实例，其具有零个或多个输入和零个或多个输出。...在计算图中沿普通边流动的值（从输出到输入）被称为张量。张量是任意维数组，其基本元素类型在计算图构造时被指定或推断出来。...属性的一个常见用途是使算子在不同的张量元素类型上具有多态性（例如，加法算子即支持两个类型为 float 的 tensors 相加，也支持两个类型为 int32的张量相加）。...计算图中的节点按照节点之间依赖关系的顺序来执行。我们将跟踪每个节点尚未执行的依赖项数量的计数。一旦此计数降至零，该节点就有资格执行，并被添加到就绪队列中。...5.3 异步核 除了正常同步内核之外，我们的框架还支持非阻塞内核。
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。...其中，零阶张量表示常量（constant），也就是一个数；一阶张量表示向量（vector），也就是一个一维数组；二阶张量表示矩阵（matrix），也就是一个二维数组；n阶张量表示n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。
0阶张量：标量（scalar）也就是一个数 第一阶张量：向量（vector），也就是一维数组 第n阶张量：n维数组。 张量中并未保存真正的数组，其保存如何计算这些数字的计算过程。...例如： 一个张量主要保存3个属性： 名字（name）：一个张量的唯一标识，同时给出张量如何计算的。通过 node:src_output 形式给出。...例如：add：0表示result张量是计算节点add输出的第一个结果 维度（shape）：shape=(2,)说明以为数组，数组长度为2 类型（type）：每个张量会有唯一的类型 3.TensorFlow...(): print(result.eval() tf.Tensor.eval()函数计算一个张量的取值 4.神经网络参数和Tensorflow变量 tf.Variable()： 保存和更新网络中的参数...weights = tf.Variable(tf.random_normal([2,3], stddev=2)) 生成2x3矩阵，元素是均值为0，标准差为2的随机数 TensorFlow随机数生成函数
例如，零阶张量是一个标量，一阶张量是一个向量，二阶张量是一个矩阵，三阶及以上的张量则可以看作是高维数组。 在不同的上下文中，张量的意义可能会有所不同： 数据表示：在深度学习中，张量通常用于表示数据。...接下来我们看看张量的基础操作 张量类型转换 在深度学习框架中，如TensorFlow或PyTorch，张量类型转换是一个常见的操作。...这通常涉及到将一个张量的数据类型转换为另一个数据类型，以便满足特定的计算需求或优化内存使用。 TensorFlow 在TensorFlow中，你可以使用tf.cast函数来转换张量的类型。...在进行张量拼接时，需要特别注意以下几点： 确保所有张量在非拼接轴上的尺寸是相同的。 当使用 torch.stack() 时，被堆叠的张量必须具有相同的形状。...在深度学习框架中，张量索引操作通常用于访问和修改张量中的数据。以下是一些基本的张量索引操作： 基础索引：可以通过指定张量的维度和对应的索引值来获取张量中的特定元素。
权重剪枝（Weight Pruning）优化，就是消除权重张量中不必要的值，减少神经网络层之间的连接数量，减少计算中涉及的参数，从而降低操作次数。 ?...TensorFlow官方承诺，将来TensorFlow Lite会增加对稀疏表示和计算的支持，从而扩展运行内存的压缩优势，并释放性能提升。...指定80%的稀疏度，经优化后，张量中的非零参数可以从211M压缩到44M，准确度基本没有损失。...△ 三个不同张量，左边的没有稀疏度，中心的有多个单独0值，右边的有1x2的稀疏块。 随着训练的进行，剪枝过程开始被执行。在这个过程中，它会消除消除张量中最接近零的权重，直到达到当前稀疏度目标。...△权重张量剪枝动画，黑色的点表示非零权重，随着训练的进行，稀疏度逐渐增加 GitHub地址： https://github.com/tensorflow/model-optimization 官方教程
自己一直以来都是使用的pytorch，最近打算好好的看下tensorflow，新开一个系列：pytorch和tensorflow的爱恨情仇（相爱相杀。。。）...非数字型：字符串、列表、元组、字典。...dtype 对象的实例，并对应唯一的字符，包括 np.bool_，np.int32，np.float32，等等。...这里简要的看下例子，一般情况下我们是这么定义一个数组的： ? 当然，我们也可以使用如下方式定义：先指定数组中元素的类型，再创建数组 ? 为什么我们要这么定义呢，这么定义不是没有第一种简便吗？...（3）tensorflow好像不存在什么gpu张量和cpu张量类型 如果有什么错误还请指出，有什么遗漏的还请补充，会进行相应的修改。
tf.zeros( shape, dtype=tf.dtypes.float32, name=None)创建一个所有元素都为零的张量。...这个操作返回一个类型为dtype的张量，其中shape shape和所有元素都设置为零。...tf.zeros([3, 4], tf.int32) # [[0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0]]参数:shape: 整数列表、整数元组或int32类型的一维张量...dtype: 结果张量中元素的类型。name: 操作的名称(可选)。返回值:一个所有元素都为零的张量。...原链接: https://tensorflow.google.cn/versions/r1.14/api_docs/python/tf/zero
world大小是参与工作的过程的数量。每个将被分配一个等级，它是0和world_size-1之间的数字，在此作业中是唯一的。...•访问不存在的属性时，改进错误消息。 •变量的T（）与Tensor一致。 •当退出p = 1时，防止除以零。 •修复在非当前设备上共享CUDA张量。...使用（现已弃用）1维视图点分函数 PyTorch的先前版本允许某些点函数在不同形状的张量上执行，只要每个张量中的元素数量相等即可。 然后通过将每个张量视为一维来执行点操作。...“一维”点行为被认为是不推荐的，并且在张量不可广播但具有相同数量的元素的情况下会产生Python警告。 例如： ?...在以前没有发生过的代码中进行广播 在两张张量不相同的情况下，广播的引入可能导致向后不兼容的变化，但是可以广播并具有相同数量的元素。
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