x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784]) x isn't a specific value. It's a placeholder, a value that we'll input when we ask TensorFlow to run ...

size Tensor 的 大小，长 * 宽； tf.size 返回 Tensor，需要 session； shape 和 tf.shape 和 get_shape 和 se ...

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 ...

张量的轴的概念 如果从后向前访问轴就是使用复数，如上图所示 使用reshape函数改变张量的形状 将形状参数设置为-1，代表自动判断长度 增加和删除维度 增加维度 tf.expand_dims(input,axis) input:输入的张量 axis：操作的轴 ...

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 ...

　　Tensor类的成员函数dim()可以返回张量的维度，shape属性与成员函数size()返回张量的具体维度分量，如下代码定义了一个两行三列的张量： 　　f = torch.randn(2, 3) 　　print(f.dim()) 　　print(f.size()) 　　print ...

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 ...