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 ...

tf.concat, tf.stack和tf.unstack的用法 tf.concat相當於numpy中的np.concatenate函數，用於將兩個張量在某一個維度(axis)合並起來，例如： a = tf.constant([[1,2,3],[3,4,5]]) # shape (2,3 ...

張量（tensor）：可以表示0階到n階的數組 0階張量（標量）：單獨的一個數 1階張量（向量）：一維數組 2階張量（矩陣）：二維數組 n階張量（張量）：n維數組 tensorflow 中幾種常見的數據類型： tf.int，tf.float ...

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 ...

1. 數學中的張量 標量（scalar）：指的是只具有數值大小，而沒有方向的量，或者說是在坐標變換下保持不變的物理量。 矢量：指的是既有大小又有方向的量。向量可以表示很多東西：表示力、速度甚至平面(作為法向量)，不過向量也只表示了幅度與方向兩個要素而已。 介紹張量 ...

pandas進行數據重排時，經常用到stack和unstack兩個函數。stack的意思是堆疊，堆積，unstack即“不要堆疊” 常見的數據的層次化結構有兩種，一種是表格，一種是“花括號”，即下面這樣的l兩種形式： stack函數會將數據從”表格結構“變成”花括號結構 ...

張量的概念 所謂張量（Tensor）就是一個多維數組（列表），而階則表示張量的維數 維數 階 名字 示例 0-D 0 標量 scalar s ...

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 ...