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...-D 1 vector v = [1,2,3] 2-D 2 matrix m = [[1,2,3],[4,5,6]] n-D n tensor t = [[[ （有n个括号） 张量可以表示0-n阶的数组...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
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.
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
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。...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。
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
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。
但是你会疑惑：TensorFlow里面的Tensor，也就是“张量”，到底是个什么鬼？也许你查阅了维基百科，而且现在变得更加困惑。也许你在NASA教程中看到它，仍然不知道它在说些什么？...它的核心是一个数据容器，多数情况下，它包含数字，有时候它也包含字符串，但这种情况比较少。因此把它想象成一个数字的水桶。...本教程中，我将使用Python，Keras，TensorFlow和Python库Numpy。...因为我们需要把所有的输入数据，如字符串文本，图像，股票价格，或者视频，转变为一个统一得标准，以便能够容易的处理。 这样我们把数据转变成数字的水桶，我们就能用TensorFlow处理。...TensorFlow这样存储图片数据： (sample_size, height, width, color_depth).
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。...本篇我们介绍张量的数学运算。 一，标量运算 张量的数学运算符可以分为标量运算符、向量运算符、以及矩阵运算符。 加减乘除乘方，以及三角函数，指数，对数等常见函数，逻辑比较运算符等都是标量运算符。...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。
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
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....常量的值在计算图中不可以被重新赋值，变量可以在计算图中用assign等算子重新赋值。 一，常量张量 张量的数据类型和numpy.array基本一一对应。...(rank)的张量来表示。...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。
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。...注：clip_by_global_norm()方法用于修正梯度值，控制梯度爆炸的问题。梯度爆炸和梯度弥散的原因一样，都是因为链式法则求导的关系，导致梯度的指数级衰减。...作者博客： https://www.cnblogs.com/chenhuabin 作者github： https://github.com/ChenHuabin321/tensorflow2_tutorials
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...TensorFlow中常用的函数 tf.cast：强制数据类型转换 tf.reduct_mean/sum：求和或均值 tf.reduce_max/min：求最值 tf.Variable：标记变量 四则运算...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
介绍 张量处理单元( Tensor Processing Unit, TPU ) 是谷歌专门为神经网络机器学习开发的人工智能加速器 专用集成电路(ASIC) ，特别是使用谷歌自己的TensorFlow软件...张量处理单元于 2016 年 5 月在Google I/O上宣布:当时该公司表示 TPU 已经在其数据中心内使用了一年多。...该芯片专为 Google 的TensorFlow框架设计，用于神经网络等机器学习应用。...tinyTPU ❝https://github.com/jofrfu/tinyTPU 该项目的目的是创建一个与谷歌的张量处理单元具有相似架构的机器学习协处理器。...然后将实际时序测量与传统处理器进行比较： 177.77 MHz 的张量处理单元： Matrix Width N 6 8 10 12 14 Instruction Count 431 326 261 216
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】。...在低阶API层次上，可以把TensorFlow当做一个增强版的numpy来使用。 TensorFlow提供的方法比numpy更全面，运算速度更快，如果需要的话，还可以使用GPU进行加速。...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。...Autograph计算图我们将介绍使用Autograph的规范建议，Autograph的机制原理，Autograph和tf.Module. 1、创建张量 python import tensorflow...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。
但是作为用户，我们一直想知道哪种框架最适合我们自己特定项目，所以在本文与其他文章的特性的对比不同，我们将以实际应用出发，从性能、可伸缩性和其他高级特性方面比较TensorFlow和PyTorch。...就原始性能而言，TensorFlow比PyTorch更好一些。这两个框架之间的一个关键区别是使用静态计算图而不是动态计算图。在TensorFlow中，在模型训练之前，计算图是静态构造的。...除了原始性能，TensorFlow和PyTorch都提供了大量的工具和方法来提高模型的速度： TensorFlow提供了多种优化方法，可以极大地提高模型的性能，例如自动混合精度和XLA。...tf.function函数装饰器可以将TensorFlow函数编译成一个图，这可能比强制执行函数更快，可以利用TensorFlow的优化技术来提高模型的性能。...例如，TensorFlow拥有强大的工具和库生态系统，包括用于可视化的TensorBoard和用于模型部署和服务的TensorFlow Extended。
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： ?
相比于1.X，2.0版的TensorFlow修改的不是一点半点，这些修改极大的弥补了1.X版本的反人类设计，提升了框架的整体易用性，绝对好评！ 赶紧来学习一波吧，做最先吃螃蟹的那一批人！...先从TensorFlow的基本数据结构——张量（tensor）开始。...2 创建 2.1 constant()方法 import tensorflow as tf tf.constant(1) # 创建一个整型张量 <tf.Tensor: id=0, shape=(),...4 维度变换 4.1 reshape() numpy中的ndarray数组有个一reshape()方法，用来改变数组的shape，TensorFlow中的reshape()方法，功能也是一样的，不过TensorFlow...4.4 压缩维度：squeeze() squeeze()方法与expand_dims()方法作用刚好相反，其作用是删除张量中dim为1的维度： a = tf.ones([1,3,1,2]) a <tf.Tensor
TensorFlow2.0（1）：基本数据结构——张量 1 排序 1.1 sort：返回逆序排序后的Tensor import tensorflow as tf a = tf.random.shuffle...id=149, shape=(3, 3), dtype=int32, numpy= array([[0, 0, 0], [2, 2, 2], [1, 1, 1]])> 返回的张量中...，argmin(a)返回的是shape为（3,）的Tensor，因为没有指定比较的维度，默认比较的是第0维度的元素，也就是每一列数据；对于shape为（3，3,3）的Tensor，argmin(a)返回的是...shape为（3,3）的Tensor，默认比较的是第0维度的元素，也就是每一块对应位置的元素，例如第一块的5、第二块的9、第三块的9比较，第一块的5最小，索引为0，所以返回的Tensor中第一个元素是0...dtype=int64)> 作者博客： https://www.cnblogs.com/chenhuabin 作者github： https://github.com/ChenHuabin321/tensorflow2
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