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。...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。...tf.scatter_nd的作用和tf.gather_nd有些相反，tf.gather_nd用于收集张量的给定位置的元素， 而tf.scatter_nd可以将某些值插入到一个给定shape的全0的张量的指定位置处...[0,0]和[2,1]两个位置元素替换为0得到新的张量 d = c - tf.scatter_nd([[0,0],[2,1]],[c[0,0],c[2,1]],c.shape) <tf.Tensor:...gather_nd有些相反 # 可以将某些值插入到一个给定shape的全0的张量的指定位置处。
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
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。...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。...tf.broadcast_to 以显式的方式按照广播机制扩展张量的维度。
返回的是vector中的最大值的索引号，如果vector是一个向量，那就返回一个值，如果是一个矩阵，那就返回一个向量，这个向量的每一个维度都是相对应矩阵行的最大值元素的索引号。...tf.argmax(input=tensor,dimention=axis) 找到给定的张量tensor中在指定轴axis上的最大值/最小值的位置。...= np.arange(1, 7).reshape(2, 3) print("B:", B) with tf.Session() as sess: print("A中沿X轴最大值的索引为：",...sess.run(tf.argmax(A, 1))) print("A中沿Y轴最大值的索引为：", sess.run(tf.argmax(A, 0))) print("B中沿X轴最大值的索引为...：", sess.run(tf.argmax(B, 1))) print("B中沿Y轴最大值的索引为：", sess.run(tf.argmax(B, 0))) 结果 ?
.): 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。....): 将张量值裁剪到最大l2范数。clip_by_value(...): 将张量值剪辑到指定的最小值和最大值。...searchsorted(...): 搜索输入张量中最内层的值。segment_max(...): 计算张量沿段的最大值。segment_mean(...): 沿张量的段计算平均值。....): 返回一个掩码张量，表示每个单元格的前N个位置。serialize_many_sparse(...): 将N-小批量稀疏张量序列化为[N, 3]张量。....): 计算张量沿段的最大值。unsorted_segment_mean(...): 沿张量的段计算平均值。unsorted_segment_min(...): 计算张量沿段的最小值。
前言在 Python 编程中，经常需要对列表进行操作，其中一个常见的任务是寻找列表中的最大值以及其所在的位置。本文将介绍几种方法来实现这个任务。...方法一：使用内置函数 max() 和 index()Python 提供了内置函数 max() 来找到列表中的最大值，同时可以使用 index() 方法找到该最大值在列表中的位置。...：", max_value)print("最大值位置：", max_index)---------输出结果如下：最大值： 20最大值位置： 2方法二：使用循环查找最大值和位置另一种方法是通过循环遍历列表...() 函数可以同时获取列表中的值和它们的索引，结合这个特性，我们可以更简洁地找到最大值及其位置。...总结本文介绍了几种方法来寻找列表中的最大值及其位置。使用内置函数 max() 和 index() 是最简单直接的方法，但可能不够高效，尤其是当列表很大时。
numpy中有两种方式可以找最大值（最小值同理）的位置。1....通过np.argmaxnp.argmax可以直接返回最大值的索引，不过索引值是一维的，需要做一下处理得到其在二维矩阵中的位置。...通过使用np.where()函数，可以一次性找到数组中所有满足条件的元素的位置，而不仅仅是最大值。代码逻辑简单明了，易于理解和实现。...缺点：使用了两次数组重塑操作，可能会带来一定的性能开销，特别是在处理更大的数组时。只考虑了数组中最大值的位置，没有处理多个元素具有相同最大值的情况。...缺点：只能找到最大值的位置，无法处理多个元素具有相同最大值的情况。对于初学者来说，np.argmax()和divmod()函数可能不太熟悉，理解代码的过程可能会有一定的难度。
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。...方法不能其实有一些问题，它只能输出最大值在数组中第一次出现的位置，这是由于题目已经规定好了最大值的下标用int row、int column表示。...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。
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： ?...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。...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： ?
它有两种常用的用法： 计算张量的最大值：返回张量中所有元素的最大值。 沿指定维度计算最大值：可以指定维度，并返回该维度上每个元素的最大值。 参数： input: 输入张量。...dim: 可选参数，指定沿哪个维度计算最大值。如果没有指定（默认值为 None），则返回张量中所有元素的最大值。 keepdim: 可选参数，是否保持原来的维度。...第二列的最大值是 5。 第三列的最大值是 6。 返回的是一个包含两个元素的命名元组： values: 每列的最大值。 indices: 每列最大值的位置索引。...它不仅可以返回张量的最小值，还能支持沿指定维度计算最小值，并返回最小值所在的索引。...返回的是一个命名元组： values: 每列的众数 [3, 2, 3]。 indices: 每列众数的位置索引 [1, 0, 0]。
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。
拼接 我们可以直接使用Tensorflow中的tf.concat(tensors,axis)函数拼接张量： tensors：所有需要合并的张量List。 axis：参数指定需要合并的维度索引。...我们可以直接使用tf.stack(tensors,axis)进行多个张量的堆叠： tensors：所有需要合并的张量List。 axis：指定新维度插入的位置，和expand_dims一致。...需要注意的是，在进行堆叠操作的时候要保证所有张量的纬度是一致的。 axis对应值的插入位置如下图所示： ?...tensorflow进行简单的数据统计，常用的函数如下： 最大值：tf.reduce_max() 最小值：tf.reduce_min() 均值：tf.reduce_mean() 和：tf.reduce_sum...03 张量比较 通常我们会涉及到对两个张量进行比较的操作，tensorflow中常用的比较函数如下： 函数 比较逻辑 tf.math.greater tf.math.less tf.math.greater_equal
tf是基于图（Graph）的计算系统。而图的节点则是由操作（Operation）来构成的，而图的各个节点之间则是由张量（Tensor）作为边来连接在一起的。...所以Tensorflow的计算过程就是一个Tensor流图。Tensorflow的图则是必须在一个Session中来计算。 ?...import tensorflow as tf import numpy as np #定义占位符，此处是一个二维的tensor；这个在之后构建神经时候，对于model输入数据是要用到的。...1.11 tf.truncatemod(x,y,name=None) 功能：对应位置元素的截断除法取余运算。...维度最大值的下标。
add_n(...): 按元素顺序添加所有输入张量。angle(...): 返回复张量(或实张量)的元素参数。argmax(...): 返回一个张量在轴上的最大值的指标。....): 计算张量沿段的最大值。segment_mean(...): 沿张量的段计算平均值。segment_min(...): 计算张量沿段的最小值。....): 使用Python 3的除法运算符语义来分割x / y元素。unsorted_segment_max(...): 计算张量沿段的最大值。....): 沿张量的段计算平均值。unsorted_segment_min(...): 计算张量沿段的最小值。unsorted_segment_prod(...): 沿着张量的段计算乘积。...7、tf.math.argmax返回一个张量在轴上的最大值的指标。
那么我们如何合理的处理数据？ 我们知道Q（s,a）中的state表示蛇的状态。这个状态包括苹果的位置，蛇的位置，边界的位置，蛇和边界的距离等等等等。...「什么叫张量（tensor）」 首先声明这里我们指的张量（tensor ）是「Tensorflow」里最基本的数据结构.它是tensorflow最重要的概念，顾名思义，flow是流动的意思，tensorflow...「形状」 表示张量沿每个轴的大小（元素个数），也就是shape。前面图矩阵示例的形状为(3, 5)，3D 张量示例的形状为(3, 5, 3)。...比如（2,3）就表示为一维有3个元素，二维两个元素的二维张量。 「tensorflow中使用张量的优势」 用tensorflow 搭建的神经网络，输入层和输出层的值都是张量的形式。...将各元素进行了水平堆叠，这些元素主要受蛇头方向和果实刷新位置影响，即果实在蛇头方向的上下左右、左上等等。
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。...然而，有一些张量是在计算图的执行过程之中始终存在的，位置也是固定的，其不能正常流动但是可以更新，比如模型的参数，这就引出了变量这个概念。...然后它从 C 回溯到 I，对于反向路径上的每个操作，它会向 TensorFlow 图添加一个节点，使用链式规则沿向后路径合成偏导数。 新添加的节点为前向路径中的相应操作计算"梯度函数"。...为了支持这一点，一旦客户机在会话中设置了计算图，我们的 Run 方法允许客户机执行整个图的任意子图，并沿图中的任意边输入任意数据，以及沿图中任意边获取数据。...图 6 局部执行前后 4.3 设备约束（Device Constraints） TensorFlow 客户端可以通过为节点提供部分约束来控制节点在设备上的位置，这些约束与节点可以在哪些设备上执行有关。
要指定输出张量应该与输入张量具有相同的宽度和高度值，我们padding=same在这里设置，它指示TensorFlow向输出张量的边缘添加0个值，以保持宽度和高度28....（无填充，a通过28x28张量的5x5卷积将产生24x24张量，因为有24x24个位置从28x28网格中提取5x5瓦。） 该activation参数指定应用于卷积输出的激活函数。...tf.one_hot()有两个必需的参数： indices。在一个热张力中将具有“on值”的位置，即1上述张量中的值的位置。 depth。一个热张量的深度，即目标类的数量。在这里，深度是10。...我们可以使用以下tf.argmax 函数找到该元素的索引： tf.argmax(input=logits, axis=1) 该input参数指定提取最大值的张量 - 这里logits。...该axis参数指定的轴input 张量沿找到最大的价值。在这里，我们想要找到索引为1的维度上的最大值，这对应于我们的预测（回想我们的对数张量具有形状）。
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