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 = ...

标量：只有大小，没有方向 向量：有大小，有方向 在选定了x,y,z坐标轴之后，我们可以用(7,5,6)表示图中的向量。 那么，什么是张量那？ 我们用物理中的一个概念引入张量的概念。 假设我们有一个空心的立方体，立方体中充满着气体，我们通过Force=Stress*Area 可以求得立方体 ...

涉及的方法有下面几种： 拼接张量 torch.cat(seq, dim=0, out=None) → Tensor 在指定的维度dim上对序列seq进行连接操作。 参数： seq (sequence of Tensors) - Python序列或相同类型的张量序列 ...

TensorFlow提供两种类型的拼接： concat stack UnStack ...

如果一个张量有很多为0的值，那么这个张量被称为稀疏张量。 让我们来看这样的一个一维的稀疏张量 同一个张量的稀疏表示只关注非零值 同时我们也必须通过索引记住非零值出现的位置。 有了值和索引，然而信息还不够充分，该张量有多少个零？因此我们要记住该张量 ...

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 ...

最近在看汤晓欧 陈玉琨老师主编的《人工智能基础》(高中版) 这是一本入门好书，写得非常简单，适合我。 看到张量(tensor)这个概念的时候没太理解，在群里提问的时候，群里大神给予了耐心且详细的讲解，现整理一下。 零阶张量：普通的一个数，也就是我们说的标量(scalar)，就是零阶张量，对应 ...