张量（Tensor） 在Tensorflow中，变量统一称作张量（Tensor）。 张量（Tensor）是任意维度的数组。 0阶张量：纯量或标量 (scalar)， 也就是一个数值，例如，\'Howdy\' 或 5 1阶张量：向量 (vector)或矢量，也就是一维数组（一组有序 ...

1、创建张量 通过 tf.convert_to_tensor 函数可以创建新 Tensor，并将保存在 Python List 对象或者Numpy Array 对象中的数据导入到新 Tensor 中。 通过 tf.zeros()和 tf.ones()即可创建任意形状，内容为全0或全 ...

张量的概念 所谓张量（Tensor）就是一个多维数组（列表），而阶则表示张量的维数 维数 阶 名字 示例 0-D 0 标量 scalar s ...

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 ...

import torch import numpy as np print(torch.tensor([1,2,3])) print(torch.tensor(np.arange(15).reshape(3,5))) print(torch.empty([3,4])) print ...

TensorFlow 有几个操作用来创建不同分布的随机张量。注意随机操作是有状态的，并在每次评估时创建新的随机值。 下面是一些相关的函数的介绍： tf.random_normal 从正态分布中输出随机值。 args: shape：一维整数或 Python 数组 ...

张量（tensor）：可以表示0阶到n阶的数组 0阶张量（标量）：单独的一个数 1阶张量（向量）：一维数组 2阶张量（矩阵）：二维数组 n阶张量（张量）：n维数组 tensorflow 中几种常见的数据类型： tf.int，tf.float ...

以下内容摘自Google开发者网站课程——机器学习速成课程 TensorFlow 的名称源自张量，张量是任意维度的数组。借助 TensorFlow，您可以操控具有大量维度的张量。即便如此，在大多数情况下，您会使用以下一个或多个低维张量： 标量是零维数组（零阶张量 ...