TensorFlow - 张量
https://tensorflow.google.cn/guide/tensorsTensorFlow 指南 - TensorFlow 工作原理https://tensorflow.google.cn/guide正如名称所示，TensorFlow 这一框架定义和运行涉及张量的计算。张量是对矢量和矩阵向潜在的更高维度的泛化。TensorFlow 在
张量1.为什么要学习张量这篇文章最主要的目的是帮助AIer们理解这些概念，因为本人在数学并不是很擅长，因此如果与数学中的概念有不同，请各位大神指正。 在刚开始学习机器学习的过程中很多人都会被两个概念难住，那就是张量（Tensor）和维度（dimension）。但是这两个概念又是贯穿整个机器学习的基石。（看TensorFlow的命名就知道啦~，整个机器学习的过程就是张量这种数据的流动和变动）那数学基
第一篇（常用数学运算）基本数学运算加减乘除运算：tf.add(x, y) # 逐个元素 加
tf.subtract(x, y) # 减
tf.multiply(x, y) # 乘
tf.divide(x ,y) # 除
tf.math.mod(x, y) # 取模
a = tf.constant([0, 1, 2])
b = tf.constant([3, 4, 5])
tf.add(
TensorFlow基本概念之张量张量:Tensor1.打印hello world2.张量支持的数据类型3.创建张量4.计算张量5.稀疏张量 SparseTensor 张量:Tensor在TensorFlow中，张量是数据流图上的数据载体，tensorflow中的tensor就是张量的意思，使用张量统一表示所有数据。张量可以看做是0阶标量，1阶向量和2阶矩阵在高维空间的推广。 张量与常见数据实体
PyTorch中的一些运算，加减乘除这些，当然还有矩阵的乘法这些。这一课内容不多，作为一个知识储备。在后续的内容中，有用PyTorch来获取EfficientNet预训练模型以及一个猫狗给分类的实战任务教学。加减乘除就不多说了，+-*/1 矩阵与标量这个是矩阵（张量）每一个元素与标量进行操作。import torch
a = torch.tensor([1,2])
print(a+1)
>&
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2023-10-20 11:33:03
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神经网络学到的所有变换都可以简化为数值数据张量上的一些张量计算。keras.layers.Dense(512, activation='relu')这个层可以理解为一个函数，输入一个 2D 张量，返回另一个 2D 张量，即输入张量的新表示。具体而言，这个函数如下所示（其中 W 是一个 2D 张量，b 是一个向量，二者都是该层的属性）。output = relu(dot(w,input)+b)我们将
一. TensorFlow内的基本概念图的构建 1.初始化图tf.reset_default_graph()用于清除默认图形堆栈并重置全局默认图形.2.构建新的图g1 = tf.Graph()
g2 = tf.Graph()3.在图中定义张量with g1.as_default():
a = tf.constant([1.0, 1.0])
b = tf.constant([1.0, 1
从TensorFlow的名字就可以看出张量(tensor)是一个很重的概念。在tensorflow程序中所有的数据都通过张量的形式来表示。从功能的角度看，张量可以被理解为多维数组。其中零阶张量表示标量（scalar）也就是一个数；一阶张量为向量，也就是一维数组；n阶张量可以理解为一个n维数组。但张量的实现并不是直接采用数组的形式，它只是对TensorFlow中运算结果的引用。在张量中并没有保存数字
TensorFlow 的张量就是一个 n 维数组， 类型为tf.Tensor。 文章目录1 创建张量1.1 创建固定值张量1.2 创建随机张量2 张量的阶3 张量的类型4 张量的变换4.1 类型的变换4.2 形状的变换5 张量的切片与扩展6 其它张量运算 1 创建张量1.1 创建固定值张量操作代码说明全零张量tf.zeros(shape, dtype=tf.float32, name=None)创
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2020-09-23 10:28:00
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在上一节中，我们安装 TensorFlow 并运行了最简单的应用，这节我们熟悉 TensorFlow 中的张量。张量是 TensorFlow 的核心数据类型。数学里面也有张量的概念，但是 TensorFlow 的张量其实不一样，更像是一个 n 维数组。不能在常规 Python 例程中访问张量，因此 TensorFlow API 提供了很多张量的操作函数。张量的创建张量是一个 n 维数组。当 $n=
1、基础张量维度：维度个数和维度大小；.ndim可查看维度个数，.shape可查看维度大小。如下代码，张量a：维度个数为2，是一个2维张量；维度大小为[2,3]，即第0维的维度大小为2，第1维为3。>>> a=torch.arange(8).reshape(2,4)
>>> a
tensor([[0, 1, 2, 3],
[4, 5, 6, 7]
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2023-09-18 00:03:20
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import tensorflow as tfa = tf.constant([1,5], dtype=tf.int32)print(a)print(a.shape)print(a.dtype)
原创
2022-05-08 13:57:44
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张量操作在tensorflow中，有很多操作张量的函数，有生成张量、创建随机张量、张量类型与形状变换和张量的切片与运算生成张量固定值张量tf.zeros(shape, dtype=tf.float32, name=None)创建所有元素设置为零的张量。此操作返回一个dtype具有形状shape和所有元素设置为零的类型的张量。 tf.zeros_like(tensor, dtype=Non
4、张量 张量是pytroch中最重要的数据类型，神经网络中操作的数据都是张量。输入的图片是一个张量，中间的隐藏层也是张量，最后输出的结果也是张量。 所以懂得张量的基本操作就成了pytroch的基本功。 张量是一个多维数组，维度可以从0到n 如果维度为0那么就是一个常数，如果维度为1那么就是一个向量，如果维度为2那么就是一个矩阵，如果维度为3就是一个立方体，如果维度为4 …4.0 张量的介绍 Py
每门语言都少不了加减乘除等数学运算，Pytorch 作为一个开源的机器学习库，除了这些基本的数学运算，还涉及到矩阵运算、三角函数、傅立叶变换等等。对于我们来说，先从最简单的、常用的数学运算入手，主要是学习其 api 的使用，尤其是对于一些复杂的计算。有时间的话，去了解一下其背后的数学原理会更好。1. 加减乘除加法：torch.add(input, other, * ,&nbs
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2023-10-09 15:42:58
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文章目录1.张量的动态形状与静态形状设置静态形状错误的修改方式1：静态形状不能跨维度修改错误的修改方式2：再次设置静态形状（会报错，只能设置一次）通过动态张量再次修改（创建一个新的张量）动态形状修改一定注意元素数量匹配总结2.张量操作生成张量固定值张量：随机值张量：张量变换张量变换（改变张量中数据类型）张量变换（改变形状）张量合并 张量的阶和数据类型： 1：TensorFlow 的基本数据格式
文章目录1.张量(Tensor)的定义2.创建张量的指令2.1固定值张量2.2随机值张量2.2.1进入InteractiveSession交互式会话2.2.2生成正态分布随机值张量3.张量的变换3.1张量的类型改变3.2张量的形状改变3.2.1静态形状的改变3.2.2 动态形状的改变 1.张量(Tensor)的定义TensorFlow中的张量就是一个n维的数组，类型为tf.tensor.类似于n
张量的基本操作有：加，减，乘，除。因为目前TensorFlow的版本更新比较快，而且感觉根据最新的版本更替张量的数值操作都在向着tf.math模块迁移。具体的API要根据版本来定。这里需要注意的是关于div()的操作：1、TensorFlow提供div()的多种变化形式和相关的函数。2、div()返回值与输入数据类型一致。注：在Python2中，整数除法的实际返回值是商的向下取整，即不大于商的最大
Tensor 概念张量的数学概念：张量是一个多维数组，它是标量、向量、矩阵的高位扩展张量在pytorch中的概念：tensor之前是和pytorch早期版本中的variable一起使用的。variable是torch.autograd的数据类型，主要用于封装tensor，进行自动求导data：被包装的Tensorgrad：data的梯度grad_fn：创建Tensor的function，是自动求导
