TensorFlow 有幾個操作用來創建不同分布的隨機張量。注意隨機操作是有狀態的,並在每次評估時創建新的隨機值。 下面是一些相關的函數的介紹: tf.random_normal 從正態分布中輸出隨機值。 args: shape:一維整數或 Python 數組 ...
以下內容摘自Google開發者網站課程 機器學習速成課程 TensorFlow 的名稱源自張量,張量是任意維度的數組。借助 TensorFlow,您可以操控具有大量維度的張量。即便如此,在大多數情況下,您會使用以下一個或多個低維張量: 標量是零維數組 零階張量 。例如, Howdy 或 矢量是一維數組 一階張量 。例如, , , , , 或 矩陣是二維數組 二階張量 。例如, . , . , . ...
2018-03-01 17:13 0 1404 推薦指數:
TensorFlow 有幾個操作用來創建不同分布的隨機張量。注意隨機操作是有狀態的,並在每次評估時創建新的隨機值。 下面是一些相關的函數的介紹: tf.random_normal 從正態分布中輸出隨機值。 args: shape:一維整數或 Python 數組 ...
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 ...
1、創建張量 通過 tf.convert_to_tensor 函數可以創建新 Tensor,並將保存在 Python List 對象或者Numpy Array 對象中的數據導入到新 Tensor 中。 通過 tf.zeros()和 tf.ones()即可創建任意形狀,內容為全0或全 ...
sess=tf.Session() #創建張量,TensorFlow當中內置了很多用來創 ...
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 ...
) import tensorflow as tf import numpy as np ...