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 = ...

標量：只有大小，沒有方向 向量：有大小，有方向 在選定了x,y,z坐標軸之后，我們可以用(7,5,6)表示圖中的向量。 那么，什么是張量那？ 我們用物理中的一個概念引入張量的概念。 假設我們有一個空心的立方體，立方體中充滿着氣體，我們通過Force=Stress*Area 可以求得立方體 ...

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 ...

TensorFlow提供兩種類型的拼接： concat stack UnStack ...

如果一個張量有很多為0的值，那么這個張量被稱為稀疏張量。 讓我們來看這樣的一個一維的稀疏張量 同一個張量的稀疏表示只關注非零值 同時我們也必須通過索引記住非零值出現的位置。 有了值和索引，然而信息還不夠充分，該張量有多少個零？因此我們要記住該張量 ...

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 ...

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 ...

最近在看湯曉歐 陳玉琨老師主編的《人工智能基礎》(高中版) 這是一本入門好書，寫得非常簡單，適合我。 看到張量(tensor)這個概念的時候沒太理解，在群里提問的時候，群里大神給予了耐心且詳細的講解，現整理一下。 零階張量：普通的一個數，也就是我們說的標量(scalar)，就是零階張量，對應 ...