TensorFlow基本--張量
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 ...
原文：TensorFlow之張量
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： 階張量 標量 單個值 例：a 階張量 向量 維數組 例：a , , 階張量 矩陣 維數組 例：a , , , , , n階張量 張量 n維數組 例：a ...n個括號... 判斷張量有幾階 就看等號右邊的方括號有幾個 個就是 ...
2020-09-22 09:04 0 1046 推薦指數：
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