1、一些基本概念 tensorflow是一个框架,Google 开源的基于数据流图的科学计算库,适合用于机器学习、深度学习等人工智能领域.Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。这些听着可能有些抽象,没关系,我们可以根据具体案例学习。还有一个重要的概念
TensorFlow这个名字是由Tensor(张量)与Flow(流)两部分组成,一看就知道这两部分格外重要,不然Google也不会随便拿来命名,是吧。所以接下来就挨个详细解剖这俩部分。 Tensor,翻译成张量,是TensorFlow中管理数据的形式,其中Tensor并不保存真正的数据,他保存的是得到这些数字的计算过程。刚开始接触TensorFlow的话,很不容易明白...
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。
所谓Tensorflow,正是由Tensor(张量)+Flow(流动)两个英文单词组成的,TensorFlow 的计算图的每个节点的输入输出都是 Tensor,而连接节点的有向线段就是 Flow,表示从一个 Tensor 状态到另一个 Tensor 状态。在深度学习中,Tensor实际是一个多维数组,如果有足够的高等数学和线性代数的知识,就能够很好地理解这一点。它的...
我像小孩子一样讨厌数学,所以如果我能明白,你也可以!我们只需要用简单的措辞来解释这一切。所以,张量(Tensor)是什么,而且为什么会流动(Flow)? 目录 0维张量/标量 标量是一个数字 1维张量/向量 1维张量称为“向量”。 2维张量 2维张量称为矩阵 3维张量 ...
2.2 形状操作Shapes and Shaping 2.3 切片与合并(Slicing and Joining) 操作 描述 tf.slice(input_, begin, size, name=None) 对tensor进行切片操作,从input中抽取部分内容 inputs:可以是list,array,tensor begin:n维列表,begin[i] 表示从inputs中第i维抽取数据时,相对0的起始偏移量,也就是从第i维的begin[i...
叫做猪排and book的一个,大家看到上面这里它是一个and就为命名的一个一个科,在这里面我们可以给它进行命名,比如说我们叫做光华lesson课程,我们再去rename,就是设置一个这种的给它重命名,这里我们看它鼠标点在这里有个空行,它在这里可以输入你的这种代码,并且能够立即运行它怎么输入我们如何来导入tensor flow,我们...
我像小孩子一样讨厌数学,所以如果我能明白,你也可以!我们只需要用简单的措辞来解释这一切。所以,张量(Tensor)是什么,而且为什么会流动(Flow)? 让我们先来看看tensor(张量)是什么? 张量=容器 张量是现代机器学习的基础。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...
tensor flow 本文实例讲述了Python Tensor FLow简单使用方法。分享给大家供大家参考,具体如下: 1、基础概念 Tensor表示张量,是一种多维数组的数据结构。Flow代表流,是指张量之间通过计算而转换的过程。TensorFLow通过一个计算图的形式表示编程过程,数据在每个节点之间流动,经过节点加工之后流向下一个节点。
/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),也就是一个数; 一阶张量为向量(vector),也就是一维数组; n阶张量可以理解为一个n维数组; ...