x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784]) x isn't a specific value. It's a placeholder, a value that we'll input when we ask TensorFlow to run ...

size Tensor 的 大小，長 * 寬； tf.size 返回 Tensor，需要 session； shape 和 tf.shape 和 get_shape 和 se ...

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 ...

張量的軸的概念 如果從后向前訪問軸就是使用復數，如上圖所示 使用reshape函數改變張量的形狀 將形狀參數設置為-1，代表自動判斷長度 增加和刪除維度 增加維度 tf.expand_dims(input,axis) input:輸入的張量 axis：操作的軸 ...

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 ...

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 ...

　　Tensor類的成員函數dim()可以返回張量的維度，shape屬性與成員函數size()返回張量的具體維度分量，如下代碼定義了一個兩行三列的張量： 　　f = torch.randn(2, 3) 　　print(f.dim()) 　　print(f.size()) 　　print ...

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 ...