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 ...

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 ...

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: ...

本篇记录一下TensorFlow中张量的排序方法 tf.sort和tf.argsort 计算准确率实例： ...

自己通过网上查询的有关张量的解释，稍作整理。 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 ...

TensorFlow 有几个操作用来创建不同分布的随机张量。注意随机操作是有状态的，并在每次评估时创建新的随机值。 下面是一些相关的函数的介绍： tf.random_normal 从正态分布中输出随机值。 args: shape：一维整数或 Python 数组 ...