TensorFlow张量 本文记录的是TensorFlow中的张量基础知识，包含： 张量类型 张量数据类型 张量创建 张量类型 维数 阶 名字 例子 0-D 0 标量scalar s = 1,2,3 1...判断张量是几阶，就看有几个[] TensorFlow数据类型 tf.int, tf.float：tf.int32、tf.float32、tf.float64 tf.bool：tf.constant([True...创建张量Tensor 创建张量的一般方式： tf.constant(张量内容, dtype=数据类型[可选]) 直接生成 import tensorflow as tf import numpy as...[4, 5, 6]])> b.dtype tf.int64 b.shape TensorShape([2, 3]) print(b.shape) (2, 3) 基于numpy数组 方式1：通过...shape=(5,), dtype=int64, numpy=array([0, 1, 2, 3, 4])> arr_to_tf.shape TensorShape([5]) type(arr_to_tf) tensorflow.python.framework.ops.EagerTensor
image.png 张量就是流动的概念 image.png 张量的维度 阶 image.png numpy中的介绍 image.png image.png image.png image.png
前言 为什么我们单独讲解一个tensorflow的张量（矩阵）运算了？因为神经网络原理其实就是矩阵的运算。如图所示，我们有三个神经元，两个输出。...print('Sum:') print(sess.run(Sum )) # Sum: #[[-1.19999993 0.60000002]] 神经网络实现 我们回到上图的问题，我们用tensorflow...随机初始值 神经网络中的权重和偏差刚开始都是随机的，后面我们通过反向传播来进行训练，通过优化算法获得最优值。 所以，我们首先对权重和偏差赋上随机值。
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。...tf.to_float( x, name='ToFloat' ) 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： 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 TensorFlow名字可以拆解为两部分：Tensor、Flow。其中，Tensor 就表示张量。 在 TensorFlow 的世界里，张量可以简单理解为多维数组。...与Python numpy中多维数组不同的是，TensorFlow 中的张量并没有真正保存数字，它保存的是如何得到这些数字的计算过程。...每种计算都会有一个默认的结点名称，比如constant默认生成的结点名称就是“Const”，我们可以通过name参数来更改默认的结点名称。...张量形状 在通过 tf.ones/tf.zeros 等方法创建张量时，可以通过shape参数来指定不同的形状。...先定义占位符类型为 tf.float16，执行的时候再通过 feed_dict 来赋予数值。
但是你会疑惑：TensorFlow里面的Tensor，也就是“张量”，到底是个什么鬼？也许你查阅了维基百科，而且现在变得更加困惑。也许你在NASA教程中看到它，仍然不知道它在说些什么？...本教程中，我将使用Python，Keras，TensorFlow和Python库Numpy。...这样我们把数据转变成数字的水桶，我们就能用TensorFlow处理。 它仅仅是组织数据成为可用的格式。在网页程序中，你也许通过XML表示，所以你可以定义它们的特征并快速操作。...如果想在Numpy得出此结果，按照如下方法：我们可以通过NumPy’s ndim函数，查看张量具有多个坐标轴。我们可以尝试1维张量。...这个标签写有正确的读数，例如3,7或是9，这些标签都是通过人工判断并填写的。 训练集是用来训练神经网络学习算法，测试集则用来校验这个学习算法。
张量 2. 自动求导、梯度下降 学习于：简单粗暴 TensorFlow 2 1. 张量 import tensorflow as tf print(tf...., [7, 8]]) print(A.shape) # (2, 2) 形状 print(A.dtype) # 数据类型 print(A.numpy()) # 取出张量的数值矩阵...X_raw.min()) / (X_raw.max() - X_raw.min()) y = (y_raw - y_raw.min()) / (y_raw.max() - y_raw.min()) # 转成张量...initial_value=0.) b = tf.Variable(initial_value=0.) variables = [a, b] # 梯度下降 num_epoch = 10000 # 迭代轮数...# 优化器 optimizer = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=5e-4) # 迭代 for e in range(num_epoch): #
TensorFlow程序 = 张量数据结构 + 计算图算法语言 张量和计算图是 TensorFlow的核心概念。 Tensorflow的基本数据结构是张量Tensor。张量即多维数组。...Tensorflow的张量和numpy中的array很类似。 从行为特性来看，有两种类型的张量，常量constant和变量Variable....可以用numpy方法将tensorflow中的张量转化成numpy中的张量。 可以用shape方法查看张量的尺寸。...,), dtype=float32) 5276289568 tf.Tensor([2. 3.], shape=(2,), dtype=float32) 5276290240 # 变量的值可以改变，可以通过..._in_30_days/ GitHub 项目地址：https://github.com/lyhue1991/eat_tensorflow2_in_30_days
import tensorflow as tf import numpy as np a = tf.constant([1,2,3],dtype = tf.float32) tf.print(a) [...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....如果要通过修改张量的某些元素得到新的张量，可以使用tf.where，tf.scatter_nd。...如果要通过修改张量的部分元素值得到新的张量，可以使用tf.where和tf.scatter_nd。 tf.where可以理解为if的张量版本，此外它还可以用于找到满足条件的所有元素的位置坐标。..._in_30_days/ GitHub 项目地址：https://github.com/lyhue1991/eat_tensorflow2_in_30_days
TensorFlow2.0（1）：基本数据结构——张量 TensorFlow2.0（2）：数学运算 TensorFlow2.0（3）：张量排序、最大最小值 1 maxmium()与minmium()...maximum()用于限制最小值,也即是说，将一个tensor中小于指定值的元素替换为指定值： import tensorflow as tf a = tf.range(10) a <tf.Tensor...4, 4], [6, 5, 4, 6], [6, 5, 6, 6]], dtype=int32)> 这种同时调用minmium()和maxmium()的方法不够便捷，所以TensorFlow...2 clip_by_value() clip_by_value()底层也是通过调用minmium()和maxmium()方法来实现同时限制最大值、最小值功能，我们现在来感受一下： b <tf.Tensor...作者博客： https://www.cnblogs.com/chenhuabin 作者github： https://github.com/ChenHuabin321/tensorflow2_tutorials
北京大学深度学习1：TensorFlow张量和常用函数 本文记录的是TensorFlow2.0中的张量基础知识和常用函数 张量类型 维数 阶 名字 例子 0-D 0 标量scalar s = 1,2,3...判断张量是几阶，就看有几个[] TensorFlow数据类型 tf.int, tf.float：tf.int32、tf.float32、tf.float64 tf.bool：tf.constant([True...创建张量Tensor 创建张量的一般方式： tf.constant(张量内容, dtype=数据类型[可选]) 直接生成 import tensorflow as tf import numpy as...[4, 5, 6]])> b.dtype tf.int64 b.shape TensorShape([2, 3]) print(b.shape) (2, 3) 基于numpy数组 方式1：通过...as tf import numpy as np 理解axis 在一个二维张量或者数组中，通过改变axis=0或1来控制执行的维度 0：表示经度，跨行，down 1：表示纬度，跨列，across 如果不指定的话
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 ?...这里有两种张量，一种是直接通过toch.Tensor()建立的，另一种是 Variable()建立的，它们的区别是：在新版本的torch中可以直接使用tensor而不需要使用Variable。...（2）通过from torch.autograd import Variable来建立变量 ? 我们传入的值就不能是一个列表了，需要一个张量，我们可以这么做： ? 这也可以说明常量是可以转换为变量的。...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
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。 ? ?...实线表示有数据传递依赖，传递的数据即张量。 虚线通常可以表示控制依赖，即执行先后顺序。 为什么TensorFlow要采用计算图来表达算法呢？
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。...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。..._in_30_days/ GitHub 项目地址：https://github.com/lyhue1991/eat_tensorflow2_in_30_days
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】。...在低阶API层次上，可以把TensorFlow当做一个增强版的numpy来使用。 TensorFlow提供的方法比numpy更全面，运算速度更快，如果需要的话，还可以使用GPU进行加速。...Autograph计算图我们将介绍使用Autograph的规范建议，Autograph的机制原理，Autograph和tf.Module. 1、创建张量 python import tensorflow...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....如果要通过修改张量的某些元素得到新的张量，可以使用tf.where，tf.scatter_nd。
那么为什么会产生TensorFlow系统，以及谷歌为何将其开源？这个问题可以看雷锋网文章《Google开源TensorFlow系统，这背后都有什么门道？》。...在2017年1月底，TensorFlow 终于将迎来史上最重大更新：TensorFlow 1.0。Tensorflow它已成为 GitHub 最受欢迎的机器学习开源项目。...上月初，谷歌公布了 TensorFlow 1.0.0-alpha ，即 TensorFlow 1.0 的第一个“草稿”版本。...更有意思的是，由于对 TensorFlow 计算做优化的新编译器，在智能手机上运行基于 TensorFlow 的机器学习 APP 将成为可能。...在2月7日谷歌通过博客正式发布了 TensorFlow Fold，该库针对 TensorFlow 1.0 框架量身打造，可以帮助深度学习开发者根据不同结构的输入数据建立动态的计算图（Dynamic Computation
先从TensorFlow的基本数据结构——张量（tensor）开始。...2 创建 2.1 constant()方法 import tensorflow as tf tf.constant(1) # 创建一个整型张量 张量 tf.constant(2., dtype=tf.double...通过gather()方法和gather_nd()方法提供的两种索引方式。...中通过gather()方法和gather_nd()方法提供了这种索引方法。
TensorFlow2.0（1）：基本数据结构——张量 1 排序 1.1 sort：返回逆序排序后的Tensor import tensorflow as tf a = tf.random.shuffle..., dtype=int32, numpy= array([[1, 1, 2], [3, 6, 9], [1, 4, 6]])> tf.sort(b,axis=0) # 通过...=149, shape=(3, 3), dtype=int32, numpy= array([[0, 0, 0], [2, 2, 2], [1, 1, 1]])> 返回的张量中...TopKV2对象的values属性获取；第二部分是排序后数据所在原Tensor中的索引[2, 5]，可以通过TopKV2对象的indices获取。...dtype=int64)> 作者博客： https://www.cnblogs.com/chenhuabin 作者github： https://github.com/ChenHuabin321/tensorflow2
Graph） 4、自动微分（Automatic Differentiation）工具 二、tensorflow运行结构 1、tensorflow框架整体结构 2、Numpy和tensorflow中的张量对比...将待处理数据转换为张量，针对张量施加各种需要的操作，通过自动微分对模型展开训练，然后得到输出结果开始测试。那么如何微分中提高效率呢？.... 1、tensorflow框架整体结构 用张量tensor表示数据；计算图graph表示任务；在会话session中执行context； 通过变量维护状态；通过feed和fetch可以任意的操作（arbitrary...operation）、赋值、获取数据 . 2、Numpy和tensorflow中的张量对比 ?...注意：如果tensorflow要输出张量不跟numpy中的array一样，要借助eval() print(tensor.eval()) . 3、tensorflow中的计算图 ?
本文，将总结一下最近使用tensorflow中遇到的两个小需求：张量排序和字符串拼接，咱们一起来学习一下，嘻嘻！...1、张量排序 tensorflow是没有类似于python中sorted或者np.sort方法的，如果在流中使用这两个方法，是会报错的！那么我们如果想要在graph中实现对张量的排序，该如何做呢！...tf.string_join tf.string_join( inputs, separator='', name=None ) 该方法将给定的字符串张量列表中的字符串连接成一个张量...因为函数要求输入的是一个list，而非一个张量，那好，我们就放入一个list，比如我们将结果的前两行放入： sortresultstr = tf.string_join([sortresultarr[0.../tensorflow_python-zku82hj1.html 2、https://www.w3cschool.cn/tensorflow_python/tensorflow_python-ukns2mo5
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