class IndexedSlices: 一组张量切片在给定指标下的稀疏表示。class InteractiveSession: 用于交互式上下文中(如shell)的TensorFlow会话。....): 将原始字节字符串转换为张量。(弃用参数)delete_session_tensor(...): 删除给定张量句柄的张量。depth_to_space(...): T型张量的测深。....): 更新张量的形状，并在运行时检查该形状是否保持不变。equal(...): 返回(x == y)元素的真值。erf(...): 计算x元素的高斯误差函数。....): 从Python函数创建一个可调用的TensorFlow图。gather(...): 根据索引从params坐标轴中收集切片。....): 将params中的切片收集到一个由指标指定形状的张量中。get_collection(...): 使用默认图形对graph. get_collection()进行包装。
拼接操作不会修改原始张量，而是返回一个新的张量。...例如，对于一个二维张量 tensor，可以使用 tensor[i, j] 来获取第 i 行第 j 列的元素。 切片索引：可以用来选择张量的子张量。...这意味着如果你修改了返回的张量，原始张量也会受到影响。 在进行张量索引操作时，需要确保索引不超出张量的形状范围，否则会引发错误。...布尔索引：布尔索引是使用一个与目标张量形状相同的布尔张量来选择元素。在布尔张量中，True值对应的位置元素会被选中并组成一个新的张量。...接着，我们创建了一个与t形状相同的布尔张量b，并使用布尔索引选择了所有对应b中为True的元素。最后，我们将结果打印出来。 ️这些就是张量的基础操作，下一节我们看看张量的其他性质~
为了保证正确性，tf.while循环()严格地对循环变量强制执行形状不变量。形状不变量是一个(可能是部分的)形状，它在循环的迭代过程中保持不变。...稀疏张量和转位切片的形状不变式特别处理如下:a)如果一个循环变量是稀疏张量，那么形状不变量必须是张量形状([r])，其中r是由稀疏张量表示的稠密张量的秩。...这意味着稀疏张量的三个张量的形状是([None]， [None, r]， [r])。注意:这里的形状不变量是SparseTensor.dense_shape属性的形状。它一定是向量的形状。...b)如果循环变量是索引切片，则形状不变量必须是索引切片的值张量的形状不变量。它表示索引切片的三个张量的形状为(shape， [shape[0]]， [shape.ndims])。...对于训练，TensorFlow存储了在正向推理中产生的、在反向传播中需要的张量。这些张量是内存消耗的主要来源，在gpu上进行训练时经常导致OOM错误。
它拥有一个全面而灵活的生态系统，其中包含各种工具、库和社区资源，可助力研究人员推动先进机器学习技术的发展，并使开发者能够轻松地构建和部署由机器学习提供支持的应用。...文章目录 TensorFlow2.0--Chapter02基本操作 TensorFlow的基本概念 属性和方法 数据类型 常量与变量 变量的特殊性 变量赋值assign 张量的形状 基本操作 创建张量...张量的形状 类型转换tf.cast() TensorFlow的基本概念 属性和方法 数据类型 常量与变量 常量 变量 v1 = tf.Variable([1,2]) v2 = tf.Variable...assign_add(),assign_sub()方法来实现变量的加法和减法值更新 张量的形状 基本操作 创建张量 在创建张量时只有value值是必填的，dtype等参数可以缺省，会根据具体的...类型转换tf.cast() 每个张量都会有唯一的类型，TensorFlow在进行运算的失手会对参与运算的所有张量进行检查 我们可以通过tf.cast进行数据转换 a = tf.constant
本教程主要针对的人群： 已经掌握TensorFlow基础应用，并想系统学习的学者。...PyTorch学习者 正在从TensorFlow转型到PyTroch的学习者 已经掌握Python，并开始学习人工智能的学者。 本篇文章将介绍一下与图深度学习有关的框架工具。...在TensorFlow 2.x版本中，它已经变成了默认的工作方式。 动态图主要是在原始的静态图上做了编程模式的优化。它使得使用TensorFlow变得更简单、更直观。...每个tensor包含了类型（type）、阶（rank）和形状（shape）。 2 底层张量流的运行机制 TensorFlow的命名来源于本身的运行原理。...)#输出：torch.Size([1, 2]) print(anp.reshape([1,2]).shape)#输出：(1, 2) 5.3 张量与Numpy各自的切片操作 切片处理是Python的基础语法
TensorFlow 张量的索引切片方式和 NumPy 模块差不多。...与此同时，TensorFlow2.X 也提供了一些比较高级的切片函数，比如： 对张量进行不规则切片提取的 tf.gather、tf.gather_nd 和 tf.boolean_mask； 对张量的连续子区域进行切片提取的...tf.slice( input_, begin, size, name=None ) tf.slice 函数主要有三个参数： input_: 待切片提取的张量 begin: 张量每个维度进行切片操作的起始位置...size: 张量每个维度取出的元素个数 为了理解 tf.slice 函数的实现方式，首先创建一个形状为 (3, 2, 3) 的三维的张量 X。...我们用类似复合函数的方式将形状为 (3, 2, 3) 的三维张量进行分解。
返回值：一种与bfloat16类型的x形状相同的张量或稀疏张量或索引切片。...参数：x:张量或稀疏张量或索引切片。name:操作的名称(可选)。返回值：与x形状相同的张量或稀疏张量或索引切片，类型为complex128。...参数：x:张量或稀疏张量或索引切片。name:操作的名称(可选)。返回值：与x形状相同的张量或稀疏张量或索引切片，类型为complex64。...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。...返回值：一种与int32类型的x形状相同的张量或稀疏张量或索引切片。
函数必须将表示变量值的未投影张量作为输入，并返回投影值的张量(其形状必须相同)。在进行异步分布式培训时使用约束并不安全。synchronization:指示何时聚合分布式变量。...返回值：一个张量，它将在增量之前保持变量值。如果没有其他Op修改这个变量，那么生成的值都是不同的。evaleval(session=None)在会话中，计算并返回此变量的值。...gather_ndgather_nd( indices, name=None)将params中的切片收集到一个由指标指定形状的张量中。参数：indices:一个张量。...返回值：一个张量，它将在散射加法完成后保持这个变量的新值。...返回值：一个张量，它将在散射加法完成后保持这个变量的新值。
在PyTorch、TensorFlow等机器学习框架中，张量是这些框架中用于表示和操作数据的基本数据结构。它可以是一个标量（零维张量）、向量（一维张量）、矩阵（二维张量），甚至更高维的数据结构。...索引和切片： 可以像操作数组一样，在张量中获取特定位置的值或切片。 数学运算： 张量支持各种数学运算，包括加法、乘法、矩阵乘法等。这些运算是神经网络的基础，用于权重更新和激活函数应用等。...形状变换： 可以改变张量的形状，例如从一个三维张量变为二维，或者反之，这在神经网络的不同层之间传递数据时非常常见。...(ones_tensor) 2.张量的基本操作： 索引和切片：使用索引和切片访问和操作张量中的元素。...import torch # 创建一个张量并设置requires_grad=True来启用自动求导 x = torch.tensor([2.0], requires_grad=True) # 定义计算图
, [-1, 28, 28, 1]) 请注意，我们已经指出-1了批量大小，其中规定了此维度应根据输入值的数量进行动态计算 features，并保持所有其他维度的大小不变。...要指定输出张量应该与输入张量具有相同的宽度和高度值，我们padding=same在这里设置，它指示TensorFlow向输出张量的边缘添加0个值，以保持宽度和高度28....我们的输出张力conv2d()具有与输入相同的宽度和高度尺寸的形状 ，但现在有32个通道保持每个滤镜的输出。...，并产生张量h_conv2作为输出。...我们的输出张量dropout具有形状。[batch_size, 1024] 逻辑层 神经网络中的最后一层是逻辑层，它将返回我们预测的原始值。
通过沿着轴维对num张量进行切分，从值中解压缩num张量。如果没有指定num(默认值)，则从值的形状推断它。如果value.shape[axis]未知，将引发ValueError。...例如，给定一个形状张量(A, B, C, D);如果axis == 0，那么输出中的第i张量就是切片值[i，:，:，:]，而输出中的每个张量都有形状(B, C, D)。...如果axis == 1，则输出中的第i张量为切片值[:，i，:，:]，输出中的每个张量都有形状(A, C, D)等。这是堆栈的反面。参数:value: 一个秩为R的> 0张量要被解压。...返回值:张量对象的列表从值中分解。...is unspecified and cannot be inferred.ValueError: If axis is out of the range [-R, R).原链接: https://tensorflow.google.cn
0x02 XLA背景知识 XLA（加速线性代数）是一种针对特定领域的线性代数编译器，能够加快 TensorFlow 模型的运行速度并改进内存用量。...更高级的融合运算符使用方法是后端编译器在融合子计算中对运算符进行模式匹配，并生成语义上与原始实现等效的自定义实现。...因此，张量的分片被表示为一系列数据格式化操作符，然后跟着一个动态切片（dynamic-slice）操作符，如图6所示。动态切片指定分片的维度，并使用副本id为每个副本计算分片的偏移量。...例如，pad操作符应该融合到动态切片（dynamic-slice）中，这样它就不会访问完整形状的整个内存缓冲区。...输入张量可以在概念上以完整的形状连接在一起，内部分片是连接形状上的分区，如图10所示。
正常情况下，当你想要进行一些操作如加法，乘法时，你需要确保操作数的形状是相匹配的，如：你不能将一个具有形状[3, 2]的张量和一个具有[3,4]形状的张量相加。...大多数情况下，使用 TensorFlow 时，你使用的是大型张量，并希望批量执行操作。 相关的条件操作是tf.where，类似于tf.cond，它接受谓词，但是基于批量中的条件来选择输出。...在这里，我们介绍 TensorFlow 的一些附带工具，使调试更容易。 使用 TensorFlow 时可能出现的最常见错误，可能是将形状错误的张量传递给操作。...许多 TensorFlow 操作可以操作不同维度和形状的张量。 这在使用 API 时很方便，但在出现问题时可能会导致额外的麻烦。...*操作，明确验证中间张量的维度或形状。
TensorFlow有两个版本的您可以下载CPU版本或者GPU版本。 在开始使用TensorFlow示例之前，我们需要了解一些基本知识。 什么是张量？ 张量是TensorFlow使用的主要数据块。...类型是指张量元素的数据类型。 定义一维张量 为了定义张量，我们将创建一个NumPy数组或Python列表，并使用tf_convert_to_tensor 函数将其转换为张量。...我们将使用NumPy来创建一个这样的数组： import numpy as np arr = np.array([1, 5.5, 3, 15, 20]) 结果显示了阵列的尺寸和形状。...裁剪或切片图像使用TensorFlow 首先，我们把这些值放在一个占位符上，如下所示： myimage = tf.placeholder("int32",[None,None,3]) 为了裁剪图像，我们将使用如下的切片运算符...首先，指定输入的图像并初始化TensorFlow变量： myfile = "likegeeks.png" myimage = img.imread(myfile) image = tf.Variable
TensorFlow的低阶API主要包括张量操作，计算图和自动微分。 如果把模型比作一个房子，那么低阶API就是【模型之砖】。...一、张量的结构操作 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。...张量的索引切片方式和numpy几乎是一样的。...切片时支持缺省参数和省略号。 对于tf.Variable,可以通过索引和切片对部分元素进行修改。 对于提取张量的连续子区域，也可以使用tf.slice....tf.reshape可以改变张量的形状，但是其本质上不会改变张量元素的存储顺序，所以，该操作实际上非常迅速，并且是可逆的。
张量（Tensor）张量（Tensor）是深度学习中最基本的数据结构之一，类似于多维数组或矩阵。张量在PyTorch、TensorFlow等深度学习框架中被广泛使用，用于表示和处理多维数据。...属性和特点维度（Rank）：张量可以是任意维度的数据结构。一维张量是一个向量，二维张量是一个矩阵，以此类推。可以理解为多维空间中的数组。形状（Shape）：张量的形状是表示张量每个维度上的大小。...# 创建一个形状为(3, 4)的空张量# 创建一个随机初始化的张量rand_tensor = torch.rand(2, 2) # 创建一个形状为(2, 2)的随机张量# 创建一个全0的张量zeros_tensor...，如数学运算、索引切片、形状变换等。...支持索引和切片：可以通过索引访问列表中的元素，也可以通过切片获取列表的子集。
02 Tensorflow的数据类型 数值类型 Tensorflow的数值类型我们称之为张量（Tensor），根据不同的维度我们可以分成以下几个部分。...创建张量 在python中我们可以直接使用“=”的方式来创建数据，但是在Tensorflow中，为了能够使用其内部使用的函数，所以我们需要用Tensorflow中内置的函数来进行张量的创建。...由于梯度运算会消耗大量的计算资源，而且会自动更新相关参数，对于不需要的优化的张量，如神经网络的输入x， 不需要通过tf.Variable封装；相反，对于需要计算梯度并优化的张量，如神经网络层的w和b，需要通过...张量也提供了通过索引和切片进行部分数据读取的方式，并且这两类方法的使用频率是非常高的。...= tf.reshape(x, [2, 4, 4, 3]) # 获取张量的维度数和形状列表 x.ndim, x.shape # 增加维度 # 我们可以在不改变原数据的情况下通过增加维度的方式对数据的维度进行改变
, shuffle=True, seed=None, capacity=32, shared_name=None, name=None)在tensor_list中生成每个张量的切片...参数:tensor_list: 张量对象列表。tensor_list中的每个张量在第一维中必须具有相同的大小。num_epochs: 一个整数(可选)。...返回值:张量列表，每个张量对应一个tensor_list元素。如果张量在tensor_list中有形状[N, a, b， ..]，则对应的输出张量的形状为[a, b，…,z]。...可能产生的异常:ValueError: if slice_input_producer produces nothing from tensor_list.原链接: https://tensorflow.google.cn
[阿里DIN]从模型源码梳理TensorFlow的形状相关操作 目录 [阿里DIN]从模型源码梳理TensorFlow的形状相关操作 0x00 摘要 0x01 reduce_sum 1.1 reduce_sum...因为篇幅所限，所以之前的整体代码讲解中，很多细节没有深入，所以本文会就 “TensorFlow形状相关” 这些细节进行探讨，旨在帮助小伙伴们详细了解每一的步骤以及为什么要这样做。...reduction_indices=None, keep_dims=None) input_tensor：待求和的tensor; axis：指定的维，如果不指定，则计算所有元素的总和; keepdims：是否保持原有张量的维度...，设置为True，结果保持输入tensor的形状，设置为False，结果会降低维度，如果不传入这个参数，则系统默认为False; name：操作的名称; reduction_indices：在以前版本中用来指定轴...，已弃用; keep_dims：在以前版本中用来设置是否保持原张量的维度，已弃用; 1.2 维度和轴 什么是维度？
原始文献展示了对数据进行10倍交叉验证的结果。 这里不讨论数据预处理代码，代码可以在 Github 上获得，并执行以下操作： 从原始数据文件中加载正负向情感的句子。...第二个参数是输入张量的形状：None意味着该维度的长度可以是任何东西。 在我们的情况下，第一个维度是批量大小，并且使用“None”允许网络处理任意大小的批次。...嵌入操作的结果是形状为[None，sequence_length，embedding_size]的三维张量。 TensorFlow的卷积转换操作具有对应于批次，宽度，高度和通道的尺寸的4维张量。...在特定过滤器大小的输出上执行最大值池将留下一张张量的形状[batch_size，1，num_filters]。 这本质上是一个特征向量，其中最后一个维度对应于我们的特征。...这可以防止神经元共同适应（co-adapting），并迫使他们学习个别有用的功能。 我们保持启用的神经元的分数由我们网络的dropout_keep_prob输入定义。
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