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 ...

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 ...

張量操作 在tensorflow中，有很多操作張量的函數，有生成張量、創建隨機張量、張量類型與形狀變換和張量的切片與運算 生成張量 固定值張量 創建所有元素設置為零的張量。此操作返回一個dtype具有形狀shape和所有元素設置為零的類型的張量 ...

張量（Tensor） 在Tensorflow中，變量統一稱作張量（Tensor）。 張量（Tensor）是任意維度的數組。 0階張量：純量或標量 (scalar)， 也就是一個數值，例如，\'Howdy\' 或 5 1階張量：向量 (vector)或矢量，也就是一維數組（一組有序 ...

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

本篇記錄一下TensorFlow中張量的排序方法 tf.sort和tf.argsort 計算准確率實例： ...

自己通過網上查詢的有關張量的解釋，稍作整理。 TensorFlow用張量這種數據結構來表示所有的數據.你可以把一個張量想象成一個n維的數組或列表.一個張量有一個靜態類型和動態類型的維數.張量可以在圖中的節點之間流通. 階 在TensorFlow系統中，張量的維數來被描述為階.但是張量 ...