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 ...

(1-1)pytorch張量數據的索引與切片操作1、對於張量數據的索引操作主要有以下幾種方式：a=torch.rand(4,3,28,28):DIM=4的張量數據a(1)a[:2]:取第一個維度的前2個維度數據(不包括2)；(2)a[:2,:1,:,:]：取第一個維度的前兩個數據，取第2個維度的前 ...

涉及的方法有下面幾種： 拼接張量 torch.cat(seq, dim=0, out=None) → Tensor 在指定的維度dim上對序列seq進行連接操作。 參數： seq (sequence of Tensors) - Python序列或相同類型的張量序列 ...

對一個numpy數組或矩陣做切片索引，例如對一列或一行數據進行提取。如果索引值是標量，索引后的量維度減小1。如果索引是一個范圍如a:b，則索引后維度不變。 a = np.random.rand(4, 5) a Out[13]: array([[0.83451584 ...

數據類型轉換Casting 操作 描述 tf.string_to_number(string_tensor, out_type=N ...

張量 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。但是張量的階和矩陣的階並不是同一個概念。張量的階（有時 ...

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 ...

博客轉載自：https://blog.csdn.net/davincil/article/details/77893185 函數原型：slice(input_, begin, size, name=None) 參數： input：待切片的矩陣tensor。 begin：起始位置，表示 ...