目录 1、tf.to_int32() 2、tf.to_float() ---- 1、tf.to_int32() tf.to_int32( x, name='ToInt32' ) 将张量转换为...参数： x: 张量或稀疏张量 name: 操作的名称(可选)。...返回值： 一种形状与x相同的张量或稀疏张量，类型为int32 可能产生的异常： TypeError: If x cannot be cast to the int32. 2、tf.to_float()...将张量强制转换为float32类型。...返回值： 一种形状与x相同的张量或稀疏张量或索引切片，类型为float32。 可能产生的异常： TypeError: If x cannot be cast to the float32.
张量的操作主要包括张量的结构操作和张量的数学运算。 张量结构操作诸如：张量创建，索引切片，维度变换，合并分割。 张量数学运算主要有：标量运算，向量运算，矩阵运算。另外我们会介绍张量运算的广播机制。...tf.scatter_nd的作用和tf.gather_nd有些相反，tf.gather_nd用于收集张量的给定位置的元素， 而tf.scatter_nd可以将某些值插入到一个给定shape的全0的张量的指定位置处...= array([[0, 0], [0, 2], [1, 2], [2, 1]])> # 将张量的第[0,0]和[2,1]两个位置元素替换为0得到新的张量 d...的作用和gather_nd有些相反 # 可以将某些值插入到一个给定shape的全0的张量的指定位置处。.../lyhue1991/eat_tensorflow2_in_30_days
pytorch和tensorflow的爱恨情仇之基本数据类型：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/13759451.html pytorch版本：1.6.0 tensorflow...1、pytorch中的张量 （1）通过torch.Tensor()来建立常量 ?...2、tensorflow中的张量 在tensorflow中，可以通过tf.consatnt()和tf.Variable()来建立张量，与pytorch旧版本类似的是，tf.constant()对应torch.Tensor...其中tf.assign()是将b的值赋值给a，因为a是常量，因此不可改变，就会报该错误，再看下面一个例子： ? 我们将10赋值给state，然后新建了一个变量state_。...如果我们像pytorch那样将常量转换为变量： ? 会发现，其实是新建了一个变量，并不是将原始的常量变为了变量、 如果有什么错误还请指出，有什么遗漏的还请补充，会进行相应的修改。
请允许我引用官网上的这段话来介绍TensorFlow。 TensorFlow™ 是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。...节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。...二 张量数据结构 TensorFlow的数据结构是张量Tensor。Tensor即多维数组。Tensor和numpy中的ndarray很类似。...1，Tensor的维度 rank 标量为0维张量，向量为1维张量，矩阵为2维张量。 彩色图像有rgb三个通道，可以表示为3维张量。 视频还有时间维，可以表示为4维张量。 ? ?...TensorFlow可以将每个操作符Operator的任务分配给不同的机器，从而实现分布式并行计算。
张量的操作主要包括张量的结构操作和张量的数学运算。 张量结构操作诸如：张量创建，索引切片，维度变换，合并分割。 张量数学运算主要有：标量运算，向量运算，矩阵运算。另外我们会介绍张量运算的广播机制。...向量运算 向量运算符只在一个特定轴上运算，将一个向量映射到一个标量或者另外一个向量。..., 4. ]], dtype=float32)> 四，广播机制 TensorFlow的广播规则和numpy是一样的: 1、如果张量的维度不同，将维度较小的张量进行扩展，直到两个张量的维度都一样...2、如果两个张量在某个维度上的长度是相同的，或者其中一个张量在该维度上的长度为1，那么我们就说这两个张量在该维度上是相容的。 3、如果两个张量在所有维度上都是相容的，它们就能使用广播。...4、广播之后，每个维度的长度将取两个张量在该维度长度的较大值。 5、在任何一个维度上，如果一个张量的长度为1，另一个张量长度大于1，那么在该维度上，就好像是对第一个张量进行了复制。
上一篇我介绍了Tensorflow是符号操作运算，并结合例子来验证。这一篇我也会结合一些例子来深刻理解Tensorflow中张量的静态和动态特性。...1、Tensorflow张量的静态和动态相关操作 TensorFlow中的张量具有静态大小属性，该属性在图形构建期间确定。有时静态大小可能没有指定。...为了得到张量的动态大小，可以调用tf.shape操作，它返回一个表示给定张量大小的张量： ? 张量的静态大小可以用Tensor.set_shape（）方法设置： ?...可以使用tf.reshape函数动态重塑给定的张量： ? 2、返回张量大小的通用函数 我们定义这么一个函数，它可以很方便地返回可用的静态大小，当不可用时则返回动态大小。...在实际很多情况中，我们需要将张量的不同维度通道进行合并，比如我们想要将第二维和第三维进行合并，也就是将三维张量转换为二维张量。我们可以使用上面定义好的get_shape（）函数来做到这一点： ?
必须是下列类型之一:float32、float64、int32、uint8、int16、int8、int64、bfloat16、uint16、half、uint32、uint64。y:张量。...必须是下列类型之一:float32、float64、int32、uint8、int16、int8、int64、bfloat16、uint16、half、uint32、uint64。y:张量。...参数：x:张量。必须是下列类型之一:float32、float64、int32、uint8、int16、int8、int64、bfloat16、uint16、half、uint32、uint64。...adjoint_b:如果为真，b是共轭和转置之前的乘法。a_is_疏:如果为真，则将a视为一个稀疏矩阵。b_is_sparse:如果为真，则将b视为稀疏矩阵。name:操作的名称(可选)。...必须是以下类型之一:bfloat16、half、float32、float64、uint8、int8、uint16、int16、int32、int64、complex64、complex128。
语句结构：tf.zeros(shape,dtype=tf.float32,name=None)举例：tf.zeros([3, 4], tf.int32)最主要的是，shape可以接收1D张量。
输入图像可以是不同的类型，但是输出图像总是浮动的。参数: images: 一个张量。...必须是下列类型之一:int8、uint8、int16、uint16、int32、int64、bfloat16、half、float32、float64。4-D带形状[批次、高度、宽度、通道]。...size: 一个包含2个元素的一维int32张量:new_height, new_width。图像的新大小。align_corners: 可选的bool。默认值为False。...如果为真，则输入和输出张量的4个角像素的中心对齐，保留角像素处的值。默认值为false。name: 操作的名称(可选)。返回值:类型为float32的张量。...原链接: https://tensorflow.google.cn/versions/r1.12/api_docs/python/tf/image/resize_bilinear?hl=en
tf.less( x, y, name=None)返回(x 的真值。参数:x: 张量。...必须是下列类型之一:float32、float64、int32、uint8、int16、int8、int64、bfloat16、uint16、half、uint32、uint64。y: 张量。...必须具有与x相同的类型。name: 操作的名称(可选)。返回值:bool类型的张量。...原链接: https://tensorflow.google.cn/versions/r1.9/api_docs/python/tf/less?hl=en
tf.math.less_equal( x, y, name=None)返回元素的真值(x 张量。...必须是下列类型之一:float32、float64、int32、uint8、int16、int8、int64、bfloat16、uint16、half、uint32、uint64。y: 张量。...必须具有与x相同的类型。name: 操作的名称(可选)。返回值:bool类型的张量。...原链接: https://tensorflow.google.cn/versions/r1.14/api_docs/python/tf/math/less_equal
tf.math.greater_equal( x, y, name=None)返回元素的真值(x >= y)。参数:x: 张量。...必须是下列类型之一:float32、float64、int32、uint8、int16、int8、int64、bfloat16、uint16、half、uint32、uint64。y: 张量。...必须具有与x相同的类型。name: 操作的名称(可选)。返回值:bool类型的张量。...原链接: https://tensorflow.google.cn/versions/r1.14/api_docs/python/tf/math/greater_equal
返回元素(x > y)的真值。tf.math.greater( x, y, name=None)参数:x: 张量。...必须是下列类型之一:float32、float64、int32、uint8、int16、int8、int64、bfloat16、uint16、half、uint32、uint64。y: 张量。...必须具有与x相同的类型。name: 操作的名称(可选)。返回值:bool类型的张量。...原链接: https://tensorflow.google.cn/versions/r2.0/api_docs/python/tf/math/greater?hl=en
tf.less_equal或tf.math.less_equal - 云+社区 - 腾讯云 tf.equal( x, y, name=None ) 返回(x == y)元素的真值...参数： x: 张量。...必须是以下类型之一:bfloat16、half、float32、float64、uint8、int8、int16、int32、int64、complex64、quint8、qint8、qint32、string...y: 张量。必须具有与x相同的类型。 name: 操作的名称(可选)。 返回值： bool类型的张量。...原链接: https://tensorflow.google.cn/versions/r1.8/api_docs/python/tf/equal?hl=en
, uint8, int8, uint16, int16, int32, int64, complex64, complex128的张量。 ...（2）两个相乘的数必须有相同的数据类型，不然就会报错。 2.tf.matmul（）将矩阵a乘以矩阵b，生成a * b。...name: 操作的名字（可选参数） 返回值： 一个跟张量a和张量b类型一样的张量且最内部矩阵是a和b中的相应矩阵的乘积。...（2）两个矩阵必须都是同样的类型，支持的类型如下：float16, float32, float64, int32, complex64, complex128。 ...注意： 在TensorFlow的世界里，变量的定义和初始化是分开的，所有关于图变量的赋值和计算都要通过tf.Session的run来进行。
tf.SparseTensor 函数SparseTensor 类定义在：tensorflow/python/framework/sparse_tensor.py.参见指南：稀疏张量>稀疏张量表示代表稀疏张量....TensorFlow表示一个稀疏张量，作为三个独立的稠密张量：indices,values和dense_shape.在Python中，三个张量被集合到一个SparseTensor类中，以方便使用。...sp_values：一个张量；必须是下列类型之一：float32,float64,int64,int32,uint8,uint16,int16,int8,complex64,complex128,qint8...3、__mul____mul__( sp_x, y)按Component-wise方式将SparseTensor乘以一个稠密的张量。....参数：sp_indices：int64类型的张量,是2维的,N x R矩阵具有SparseTensor中的非空值索引,可能不符合规范排序.sp_values：一个张量；必须是下列类型之一：float32
[阿里DIN] 从模型源码梳理TensorFlow的乘法相关概念 目录 [阿里DIN] 从模型源码梳理TensorFlow的乘法相关概念 0x00 摘要 0x01 矩阵乘积 1.1 matmul product...新矩阵元素定义为矩阵A、B对应元素的乘积 (A * B)ij = aij.bij 1.3 tf.matmul 此函数是：将矩阵a乘以矩阵b，生成a * b。...格式: tf.multiply(x, y, name=None) 参数: x: 一个类型为:half, float32, float64, uint8, int8, uint16, int16, int32...4.1 目的 广播的目的是将两个不同形状的张量 变成两个形状相同的张量： TensorFlow支持广播机制（Broadcast），可以广播元素间操作(elementwise operations)。...因为从较低阶数张量的第一个维度开始扩展，所以应该将第二个张量扩展为shape=[2,2]，也就是值为[[1,2], [1,2]]。
(3,tf.float32) # 放入数据 tensorflow 会把传入的数据当做张量 a=y 此时y不会当做列表 a=[x,] 此时a是list enq_many = Q.enqueue_many...tf.decode_raw(bytes,out_type=None,little_endian=None,name=None) 将字节转换为一个数字向量,字节为一字符类型的张量,与函数 tf.FixLengthRecordReader...搭配使用,二进制读取为uint8格式 管道批处理 tf.train.batch() tensors:包含张量的列表 batch_size:从队列汇总读取的批处理的大小 num_threads...uint8张量 返回uint8张量 3D形状 [height,width,channels] tf.image.decode_png(contents) 解码为uint8或...float32,int64,string import tensorflow as tf class CifarRead(object): """ 完成读取二进制文件,写进tfrecords
最近在tensorflow环境下用CNN来实现mnist，里面设计了一些tensorflow的函数，在之后的学习中肯定会经常使用，因此记录整理下来。...=False, adjoint_a=False, adjoint_b=False, a_is_sparse=False, b_is_sparse=False, name=None) 将矩阵...name: 操作的名字（可选参数） 注意：1 输入必须是矩阵（或者是张量秩 >２的张量，表示成批的矩阵），并且其在转置之后有相匹配的矩阵尺寸 2 两个矩阵必须都是同样的类型，支持的类型如下..., float32, float64, uint8, int8, uint16, int16, int32, int64, complex64, complex128的张量。 ...y: 一个类型跟张量x相同的张量。
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