參考：中國大學MOOC 北京大學 曹健《TensorFlow筆記》 基於TensorFlow的NN：用張量表示數據，用計算圖搭建神經網絡，用會話執行計算圖，優化線上的權重（參數），得到模型。 張量（tensor）：多維數組 階：張量的維數 維數　　階　　名字　　例子 ...

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 ...

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 ...

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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) # 默認是順序排列 tf.sort ...

） import tensorflow as tf import numpy as np ...

下面是上面代碼的輸出結果: ...