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 ...
TensorFlow提供两种类型的拼接: concat stack UnStack ...
2018-12-04 17:46 0 914 推荐指数:
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 ...
tf.concat, tf.stack和tf.unstack的用法 tf.concat相当于numpy中的np.concatenate函数,用于将两个张量在某一个维度(axis)合并起来,例如: a = tf.constant([[1,2,3],[3,4,5]]) # shape (2,3 ...
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 ...
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 ...
1. 数学中的张量 标量(scalar):指的是只具有数值大小,而没有方向的量,或者说是在坐标变换下保持不变的物理量。 矢量:指的是既有大小又有方向的量。向量可以表示很多东西:表示力、速度甚至平面(作为法向量),不过向量也只表示了幅度与方向两个要素而已。 介绍张量 ...
pandas进行数据重排时,经常用到stack和unstack两个函数。stack的意思是堆叠,堆积,unstack即“不要堆叠” 常见的数据的层次化结构有两种,一种是表格,一种是“花括号”,即下面这样的l两种形式: stack函数会将数据从”表格结构“变成”花括号结构 ...
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 ...
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 ...