参考:中国大学MOOC 北京大学 曹健 TensorFlow笔记 基于TensorFlow的NN:用张量表示数据,用计算图搭建神经网络,用会话执行计算图,优化线上的权重 参数 ,得到模型。 张量 tensor :多维数组 阶:张量的维数 维数 阶 名字 例子 D 标量 s D 向量 v , , D 矩阵 m , , , , , D 张量 t ... 张量可以表示 阶到n阶的数组 列表 计算图只描述 ...
2018-05-21 23:13 0 903 推荐指数:
自己开发了一个股票智能分析软件,功能很强大,需要的点击下面的链接获取: https://www.cnblogs.com/bclshuai/p/11380657.html 1 1.1 简介 1.1.1 定义 先对tensorflow有个全局的概念 ...
下面是上面输出的张量的结果: ...
张量求导规则 $\frac{\partial y}{\partial x}$ 1. 规则 $1$:形状规则 a. 只要 $y$ 或 $x$ 中有一个是标量,那么导数 $\frac{\partial y}{\partial x}$ 的形状和非标量的形状一致。 b. 如果 $y ...
以下运行环境: Ubuntu 18.04 LTS, tensorflow 1.8, python 3.6.5 tensorflow的tf.Graph是静态的图(对比eager execution),它表示模型的骨架,定义图不需要输入数据也不会执行运算 图的创建和使用 一个 ...
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 ...