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 ...

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 ...

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 ...

sess=tf.Session() #创建张量，TensorFlow当中内置了很多用来创 ...

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 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 ...

） import tensorflow as tf import numpy as np ...