『TensorFlow』張量拼接_調整維度_切片
1、tf.concat tf.concat的作用主要是將向量按指定維連起來，其余維度不變；而1.0版本以后，函數的用法變成： t1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] t2 = [[7, 8, 9], [10, 11, 12]] #按照第0維連接 tf.concat ...
原文：『TensorFlow』函數查詢列表_張量屬性調整
數據類型轉換Casting 操作 描述 tf.string to number string tensor, out type None, name None 字符串轉為數字 tf.to double x, name ToDouble 轉為 位浮點類型 float tf.to float x, name ToFloat 轉為 位浮點類型 float tf.to int x, name ToInt ...
2017-05-25 21:43 0 3711 推薦指數：
相關推薦
『TensorFlow』函數查詢列表_數值計算
基本算術運算 操作 描述 tf.add(x, y, name=None) 求和 tf.sub(x, ...
TensorFlow——常見張量操作的API函數
1.張量 張量可以說是TensorFlow的標志，因為整個框架的名稱TensorFlow就是張量流的意思，全面的認識一下張量。在TensorFlow程序使用tensor數據結構來代表所有的數據，在計算圖中，操作之間的數據都是Tensor，Tensor可以看做n維的數組或列表，每個tensor包含 ...
Tensorflow2.0語法 - 張量&基本函數(一)
轉自 https://segmentfault.com/a/1190000020413887 前言 TF2.0 是之前學習的內容，當時是寫在了私有的YNote中，重寫於SF。TF2.0-GP ...
TensorFlow基本--張量
在TensorFlow中所有的數據都通過張量的形式表示，從功能上看張量可以被簡單的理解為多維數據，其中零階張量表示標量（一個數），第一階張量為向量（一個一維數組），第n階向量可以理解為一個n維數組。 但是TensorFlow中實現並不是直接采用數組的形式，它只是對TensorFlow中運算 ...
TensorFlow之張量
目錄 張量的概念 創建張量 張量的數據類型 NumPy數據轉換 固定張量 全0張量 全1張量 元素值相同的張量 隨機數張量 正態分布 ...
TensorFlow之張量
張量的概念 TensorFlow中的Tensor就是張量，張量是數學對象，是對標量、向量、矩陣的泛化。我們可以直接理解成張量就是列表，就是多維數組。 張量的維數用階來表示： 0階張量 標量 單個值 例：a = 11階張量 向量 1維數組 例：a = [1,2,3]2階張量 矩陣 2維 ...
『TensorFlow』函數查詢列表_神經網絡相關
tf.Graph 操作 描述 class tf.Graph tensorflow中的計算以圖數據流的方式表示一個圖包含一系列表示計算單元的操作對象以及在圖中流動的數據單元以tensor對象表現 ...