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 ...

(1-1)pytorch张量数据的索引与切片操作1、对于张量数据的索引操作主要有以下几种方式：a=torch.rand(4,3,28,28):DIM=4的张量数据a(1)a[:2]:取第一个维度的前2个维度数据(不包括2)；(2)a[:2,:1,:,:]：取第一个维度的前两个数据，取第2个维度的前 ...

涉及的方法有下面几种： 拼接张量 torch.cat(seq, dim=0, out=None) → Tensor 在指定的维度dim上对序列seq进行连接操作。 参数： seq (sequence of Tensors) - Python序列或相同类型的张量序列 ...

对一个numpy数组或矩阵做切片索引，例如对一列或一行数据进行提取。如果索引值是标量，索引后的量维度减小1。如果索引是一个范围如a:b，则索引后维度不变。 a = np.random.rand(4, 5) a Out[13]: array([[0.83451584 ...

数据类型转换Casting 操作 描述 tf.string_to_number(string_tensor, out_type=N ...

张量 TensorFlow用张量这种数据结构来表示所有的数据.你可以把一个张量想象成一个n维的数组或列表.一个张量有一个静态类型和动态类型的维数.张量可以在图中的节点之间流通。 阶 在TensorFlow系统中，张量的维数来被描述为阶。但是张量的阶和矩阵的阶并不是同一个概念。张量的阶（有时 ...

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 ...

博客转载自：https://blog.csdn.net/davincil/article/details/77893185 函数原型：slice(input_, begin, size, name=None) 参数： input：待切片的矩阵tensor。 begin：起始位置，表示 ...