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 排序 1.1 sort：返回排序后的Tensor import tensorflow as tf a = tf.random.shuffle(tf.range(6)) a tf.sort(a) # 默认是顺序排列 tf.sort ...

目录 Outline Sort/argsort 一维 二维 Top_k Top_one Top-k accura ...

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 ...

下面是上面代码的输出结果: ...