tf.zeros不返回一维张量吗？_为什么tf.divide不返回张量_Hashmap不返回int吗？ - 腾讯云开发者社区

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。...例如: 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。

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斯坦福深度学习课程第六弹：一起来学Tensorflow part1

(tensor)返回。...返回的张量因语言不同而有不同，在python里是numpy ndarry对象；在C/C++语言中，是tensorflow::Tensor实例。下面咱们来详细说说上面提到的概念。...上面是一个示例的代码，大家可以理解Tensorflow是通过计算图（computation graph）定义一个计算过程的，这个过程不产生数值结果，那想看到具体内容怎么办呢？...python库中，节点构造器的返回值即当前节点的输出，这些返回值可以传递给其它节点(op)作为输入。...如果机器上有超过一个可用的GPU，默认状况下除了第一个外的其他GPU是不参与计算的。为了让Tensorflow使用这些GPU，你必须将节点运算明确地指派给它们执行。

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TF-char4-TF2基本语法

# python形式 b = tf.constant(2.0) # 这才是TF形式 c = tf.constant([1,2.0,3.7]) tf.is_true(b) # True 返回值中几个具体信息...几个函数记住即可，like只是创建形状相同的张量： tf.ones()/tf.ones_like() tf.zeros()/tf.zeros_like() tf.ones([2,3]) a = tf.zeros...删除维度增加维度的逆操作，只能删除长度为1的维度不改变张量的存储方式通过tf.squeeze(x, axis)来实现 axis表示删除维度的索引号；如果不指定，默认删除全部长度为1的维度 x =...(tf.zeros([128])) w3 = tf.Variable(tf.random.truncated_normal([128, 10], stddev=0.1)) b3 = tf.Variable...(tf.zeros([10])) # 将输入数据进行维度变化 # [b, 28, 28] => [b, 28*28] x = tf.reshape(x, [-1, 28*28]) # 非线性函数的计算

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TF-char6-神经网络

输出矩阵O的shape为[b,d_{out}] 张量实现定义好权值张量和偏置张量，利用批量矩阵相乘函数`tf.matmul()`` """ 输入X矩阵为?...tf.keras import layers # 创建全连接层，指定输出节点数和激活函数 fc = layers.Denss(512, activation=tf.nn.relu) # 激活函数也可以不指定...(tf.zeros([256])) # 定义隐藏层2的张量 w2 = tf.Variable(tf.random.truncated_normal([256, 128], stddev=0.1)) b2...= tf.Variable(tf.zeros([128])) # 定义隐藏层3的张量 w3 = tf.Variable(tf.random.truncated_normal([128，64], stddev...=0.1)) b3 = tf.Variable(tf.zeros([64])) # 输出层张量 w4 = tf.Variable(tf.random.truncated_normal([64,10],

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Tensorflow从入门到精通(二):附代码实战

最后一个属性表示的是张量的类型，每个张量都会有唯一的类型，常见的张量类型如图1-1所示。 ? 图1-1 常用的张量类型我们需要注意的是要保证参与运算的张量类型相一致，否则会出现类型不匹配的错误。...如程序1-2所示，当参与运算的张量类型不同时，Tensorflow会报类型不匹配的错误：程序1-2： import tensorflow as tf m1 = tf.constant([5,1]) m2...正如程序的报错所示：m1是int32的数据类型，而m2是float32的数据类型，两者的数据类型不匹配，所以发生了错误。所以我们在实际编程时，一定注意参与运算的张量数据类型要相同。...例如：我们想要快速初始化N维全0的矩阵，我们可以利用tf.zeros进行初始化，如程序1-4所示：程序2-2： import tensorflow as tf a=tf.zeros([2,2],tf.float32...程序2-2向我们展示了tf.zeros和tf.zeros_like的用法。

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TensorFlow.js简介

例如，下面我们创建一个形状为[2,2]的零值张量。 const input = tf.zeros([2,2]); 操作符为了使用张量，我们需要在它们上创建操作符。...但是，对于每个张量来说都要调用dispose()，这可能有点不方便。实际上，不释放张量将成为内存负担。...为此，我们需要使用fit()函数 const batch = tf.zeros([BATCH_SIZE,28,28,1]); const labels = tf.zeros([BATCH_SIZE, NUM_CLASSES...现在，我们只需要使用predict()进行预测： model.predict(eTensor); 函数predict会返回网络中最后一层，通常是softmax激活函数，的值。...简单起见，我们将取一个0数组，并尝试预测1000个分类中的类别： var pred = mobilenet.predict(tf.zeros([1, 224, 224, 3])); pred.argMax

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TensorFlow2 一小时学会基本操作 3

concat' ) 参数: values: 一个 tensor 或 tensor list- axis: 操作的维度- name: 数据名称, 默认为 “concat” 例子: part_1 = tf.zeros...参数: values: 一个 tensor, 维度大于 0- num: 轴的长度- axis: 操作的维度- name: 数据名称, 默认为 “unstack” 例子: a = tf.stack([tf.zeros...1., 1.], [1., 1., 1.], [1., 1., 1.]], dtype=float32)>] tf.split tf.split()可以把一个张量划分为几个子张量...返回 True / False....格式: tf.math.equal( x, y, name=None ) 例子: a = tf.zeros(5, dtype=tf.float32) print(a) b = tf.range

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Tensorflow快速入门

TF创建张量对于TF的计算图，所有的数据都是张量。TF也提供了创建一些常用张量的函数，并且这些函数和Numpy的接口是一致的。...如创建全0或者全1的张量： # tf.zeros(shape, dtype=tf.float32, name=None) a = tf.zeros([2, 3], tf.int32) # [[0, 0...verify_shape=False) a = tf.constant([[0, 1], [2, 3]]) # [[0, 1], [2, 3]] 对于cosntant张量来说，如果你不指定数据类型...定义一个变量时，你需要提供初始值，有以下几种方式： a = tf.Variable([[2, 3], [1, 2]]) # 初始值为[[2, 3], [1, 2]] b = tf.Variable((tf.zeros...tf.placeholder(tf.float32, [None, 10]) # 定义模型参数 W = tf.Variable(tf.random_normal([784, 10])) b = tf.Variable(tf.zeros

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tensorflow载入数据的三种方式之 TF生成数据的方法

生成tensor： ①tf.zeros(shape, dtype=tf.float32, name=None) #tf.zeros([2, 3], int32) ==> [[0, 0, 0], [0,...理解：shape表示生成张量的维度，mean是均值，stddev是标准差。...int32类型数组，或者一个一维(1-D)的tf.int32数字．注意不能直接使用数字 dtype: 所要创建的tensor对象的数据类型 tensor: tensor对象 mean：数据类型为dtype的张量值或...stddev：数据类型为dtype的张量值或Python值。是正态分布的标准差 seed：一个Python整数。是随机种子。...name：操作的名称(可选) 操作案例：这里之选择一个操作，用with开与关 data1=tf.zeros([2, 3],tf.int32) with tf.Session() as sess1:

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tensorflow载入数据的三种方式之 TF生成数据的方法

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Tensorflow基础入门十大操作总结

可以看到，计算图就是一个节点网络，每个节点就像是一个操作，将函数应用到输入张量，然后返回0个或者更多个张量作为张量作为输出。在Tensorflow编制计算图步骤如下： 1....sess.run(),他将返回大小均匀的列表 with tf.Session(graph=g) as sess: print('2*(a-b)+c =>',sess.run(z)) 2*(a-b...初始化方式：方式1.tf.global_variables_initializer函数，返回初始化所有计算图中现存的变量，要注意的是：定义变量一定要造初始化之前，不然会报错！！！...方式2：将tf.global_variables_initializer函数储存在init_op（名字不唯一，自己定）对象内，然后用sess.run出来 with tf.Session(graph=g1...t1") t2 = tf.zeros(shape=(5,1),dtype=tf.float32,name="t2") print(t1) print(t2) ?

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TensorFlow学习（一）

在TensorFlow 程序中，所有数据都通过张量的形式表示，零阶张量表示标量(Scaka)，一阶张量表示向量，n阶张量表示n维数组。...要注意的是，张量在TensorFlow中的实现不是直接采用数组，它是对TensorFlow中运算结果的引用。在张量中并没有真正保存数字，保存的是得到这些数字的计算过程。...np.random.rand() # [0,1)之间均匀分布的随机样本 np.randam.randn() #N(0,1）正态分布 np.random.randint() # [low,high)返回随机整数...0.1+0.3 ### start Weights = tf.Variable(tf.random_uniform([1],-1.0,1.0)) #平均分布 biases = tf.Variable(tf.zeros...：深度学习初学者必读：张量究竟是什么？

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Tensorflow基础入门十大操作总结

可以看到，计算图就是一个节点网络，每个节点就像是一个操作，将函数应用到输入张量，然后返回0个或者更多个张量作为张量作为输出。在Tensorflow编制计算图步骤如下： 1....sess.run(),他将返回大小均匀的列表with tf.Session(graph=g) as sess: print('2*(a-b)+c =>',sess.run(z)) 2*(a-b)+...初始化方式：方式1.tf.global_variables_initializer函数，返回初始化所有计算图中现存的变量，要注意的是：定义变量一定要造初始化之前，不然会报错！！！...方式2：将tf.global_variables_initializer函数储存在init_op（名字不唯一，自己定）对象内，然后用sess.run出来 with tf.Session(graph=g1...") t2 = tf.zeros(shape=(5,1),dtype=tf.float32,name="t2") print(t1) print(t2) ?

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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...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.zeros([2,5]) # 默认数据类型是float32 <tf.Tensor: shape=(2, 5...), dtype=float32, numpy= array([[0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.]], dtype=float32)> tf.zeros...，通过改变axis=0或1来控制执行的维度 0：表示经度，跨行，down 1：表示纬度，跨列，across 如果不指定的话，则全员参与计算 tf.cast 强制tensor转换为该数据类型 tf.cast

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01 TensorFlow入门（1）

10.调整超参数：大多数情况下，我们将根据模型性能返回并更改一些超级参数。然后，我们用不同的超参数重复上述步骤，并对验证集进行评估。...使用以下内容： zero_tsr = tf.zeros([row_dim, col_dim]) 创建1填充的张量。...更多关于这一点在下一节： my_var = tf.Variable(tf.zeros([row_dim, col_dim]) There's more...：我们不限于内置功能。...我们初始化图形，将x声明为占位符，并将其定义为x上的身份操作，它只返回x。然后，我们创建数据以进入x占位符并运行身份操作。...值得注意的是，TensorFlow不会在feed字典中返回一个自引用的占位符。

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TensorFlow之Hello World！（2）

所以常量也叫张量常量。...我们看到当我们调用consumers方法时，返回值为一个空列表。而consumers的意思在整个程序中，使用constant_3的操作列表。当前无操作，所以返回值为空。...""" >>> constant_3.consumers() [] """ device比较好理解，设备的意思，意思是constant_3在哪个设备中使用，还记得AlexNet吗？...# 主要有： """ tf.zeros tf.zeros_like tf.ones tf.ones_like tf.fill """ # 这个留给大家自己去试试，玩的愉快哦！...>>> Variable_2 = tf.Variable(tf.zeros([4]), name="Variable_2") # 然后大家可以按照constant中我们提到的方法去探索一下Variable

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TensorFlow--Chapter03编程基础知识总结,TensorBoard可视化初步

2.2 会话的模式2 2.3 指定默认的会话 3 变量的赋值 4 占位符、Feed、Fetch 4.1 占位符 4.2 fedd_dict传入值 4.3 多个操作可以通过一次feed完成 4.4 一次返回多个值分别赋给多个变量...= tf.Variable(tf.random_normal( [784, 200], stddev=0.35), name="weights") biases = tf.Variable(tf.zeros...，用constant类定义 con1 = tf.constant(100) import tensorflow as tf 1.2 常量 tf.zeros(shape, dtype=tf.float32...,name=“Cons”) x = tf.zeros([2,3],tf.int32) sess = tf.Session() sess.run(x) array([[0, 0, 0], [...按字典格式""" result = sess.run(fetches=[c,d], feed_dict={a:8.0,b:3.5}) print(result) 28.0 4.5 4.4 一次返回多个值分别赋给多个变量

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tensorflow学习(tensorflow概念和用tensorflow拟合直线回归)

这就留给决策者们一个困惑：要想不重复实现相同的代码，我们还依然要用不太灵活的类库做科研吗？还是，科研和生产各用自己的一套不相同的库？...假如，我们选择前者，我们也许不能测试各种不同种类的神经网络，如果选择了后者，我们必须维护不同的两套代码，我们能有足够的精力做这个吗？...Tensorflow把tensorflow看做是一个n维的数组或者列表，tensor又叫做张量，tensor的维数又叫做阶，但是tensor的阶和矩阵的阶不是一个概念。...,name='myw')) #构建偏置项 b=tf.Variable(tf.zeros(1),name='myb') #组合函数 y=w*x_data+b 构建会话Session： #构建session...,name='myw')) #构建偏置项 b=tf.Variable(tf.zeros(1),name='myb') #组合函数 y=w*x_data+b loss=tf.reduce_mean(tf.square

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tensorflow（一）windows 10 python3.6安装tensorflow1.4与基本概念解读

np.random.rand(2, 100)) y_data = np.dot([0.100, 0.200], x_data) + 0.300 # 构造一个线性模型 b = tf.Variable(tf.zeros...图必须在会话(Session)里被启动，会话(Session)将图的op分发到CPU或GPU之类的设备上，同时提供执行op的方法，这些方法执行后，将产生的张量(tensor)返回。...]]) # 创建另外一个常量 op, 返回值 'matrix2' 代表这个 2x1 矩阵. matrix2 = tf.constant([[2.],[2....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...In [38]: ta = tf.zeros((2,2)) In [40]: print(ta) Tensor("zeros_1:0", shape=(2, 2), dtype=float32) In

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tensorflow（一）windows 10 64位安装tensorflow1.4与基本概念解读tf.global_variables_initializer

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tf.zeros

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TF-char4-TF2基本语法

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