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 ...