1、tf.concat tf.concat的作用主要是将向量按指定维连起来,其余维度不变;而1.0版本以后,函数的用法变成: t1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] t2 = [[7, 8, 9], [10, 11, 12]] #按照第0维连接 tf.concat ...
数据类型转换Casting 操作 描述 tf.string to number string tensor, out type None, name None 字符串转为数字 tf.to double x, name ToDouble 转为 位浮点类型 float tf.to float x, name ToFloat 转为 位浮点类型 float tf.to int x, name ToInt ...
2017-05-25 21:43 0 3711 推荐指数:
1、tf.concat tf.concat的作用主要是将向量按指定维连起来,其余维度不变;而1.0版本以后,函数的用法变成: t1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] t2 = [[7, 8, 9], [10, 11, 12]] #按照第0维连接 tf.concat ...
基本算术运算 操作 描述 tf.add(x, y, name=None) 求和 tf.sub(x, ...
1.张量 张量可以说是TensorFlow的标志,因为整个框架的名称TensorFlow就是张量流的意思,全面的认识一下张量。在TensorFlow程序使用tensor数据结构来代表所有的数据,在计算图中,操作之间的数据都是Tensor,Tensor可以看做n维的数组或列表,每个tensor包含 ...
转自 https://segmentfault.com/a/1190000020413887 前言 TF2.0 是之前学习的内容,当时是写在了私有的YNote中,重写于SF。TF2.0-GP ...
在TensorFlow中所有的数据都通过张量的形式表示,从功能上看张量可以被简单的理解为多维数据,其中零阶张量表示标量(一个数),第一阶张量为向量(一个一维数组),第n阶向量可以理解为一个n维数组。 但是TensorFlow中实现并不是直接采用数组的形式,它只是对TensorFlow中运算 ...
目录 张量的概念 创建张量 张量的数据类型 NumPy数据转换 固定张量 全0张量 全1张量 元素值相同的张量 随机数张量 正态分布 ...
张量的概念 TensorFlow中的Tensor就是张量,张量是数学对象,是对标量、向量、矩阵的泛化。我们可以直接理解成张量就是列表,就是多维数组。 张量的维数用阶来表示: 0阶张量 标量 单个值 例:a = 11阶张量 向量 1维数组 例:a = [1,2,3]2阶张量 矩阵 2维 ...
tf.Graph 操作 描述 class tf.Graph tensorflow中的计算以图数据流的方式表示一个图包含一系列表示计算单元的操作对象以及在图中流动的数据单元以tensor对象表现 ...