Tensorflow中的張量數(shù)據(jù)結構是什么

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程序 = 數(shù)據(jù)結構+算法。

TensorFlow程序 = 張量數(shù)據(jù)結構 + 計算圖算法語言

張量和計算圖是 TensorFlow的核心概念。

張量即多維數(shù)組。TensorFlow的Tensor和numpy中的array很類似。

從行為特性來看，有兩種類型的張量，常量constant和變量Variable.

常量的值在計算圖中不可以被重新賦值，變量可以在計算圖中用assign等算子被重新賦值。

一，常量張量

張量的數(shù)據(jù)類型和numpy.array基本一一對應。

import numpy as np
import tensorflow as tf

i = tf.constant(1) # tf.int32 類型常量
l = tf.constant(1,dtype = tf.int64) # tf.int64 類型常量
f = tf.constant(1.23) #tf.float32 類型常量
d = tf.constant(3.14,dtype = tf.double) # tf.double 類型常量
s = tf.constant("hello world") # tf.string類型常量
b = tf.constant(True) #tf.bool類型常量


print(tf.int64 == np.int64) 
print(tf.bool == np.bool)
print(tf.double == np.float64)
print(tf.string == np.unicode) # tf.string類型和np.unicode類型不等價

不同類型的數(shù)據(jù)可以用不同維度(rank)的張量來表示。

標量為0維張量，向量為1維張量，矩陣為2維張量。

彩色圖像有rgb三個通道，可以表示為3維張量。

視頻還有時間維，可以表示為4維張量。

可以簡單地總結為：有幾層中括號，就是多少維的張量。

可以用tf.cast改變張量的數(shù)據(jù)類型。

可以用numpy方法將tensorflow中的張量轉化成numpy中的張量。

可以用shape方法查看張量的尺寸。

二，變量張量

模型中需要被訓練的參數(shù)一般被設置成變量張量。

以上就是Tensorflow中的張量數(shù)據(jù)結構是什么，小編相信有部分知識點可能是我們日常工作會見到或用到的。希望你能通過這篇文章學到更多知識。更多詳情敬請關注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。

標題名稱：Tensorflow中的張量數(shù)據(jù)結構是什么
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