直接定义的缺点在tensorflow中假设有一批输入为：其定义如下：tf.constant([[[[3,1,-3],[1,-1,7]],[[-2,2,-5],[2,7,3]]],[[[-1,3,1],[-3,-8,6]],[[4,6,8],[5,9,-5]]]],tf.float32)ViewCode这是一...

在tensorflow中，有很多操作张量的函数，有生成张量、创建随机张量、张量类型与形状变换和张量的切片与运算固定值张量tf.zeros(shape,dtype=tf.float32,name=None)创建所有元素设置为零的张量。此操作返回一个dtype具有形状shape和所有元素设置为零的类型的张量。tf.zero...

TensorFlow用张量这种数据结构来表示所有的数据.你可以把一个张量想象成一个n维的数组或列表.一个张量有一个静态类型和动态类型的维数.张量可以在图中的节点之间流通.其实张量更代表的就是一种多位数组。在TensorFlow系统中，张量的维数来被描述为阶.但是张量的阶和矩阵的阶并不是同一个概念.张量的阶（有时是关于如...

我们已经知道怎么创建张量，现在来学习张量运算。TensorFlow包含了许多基本的张量运算操作，让我们从一个简单的平方运算开始。要进行平方运算，可以使用tf.sqrt(x)函数，x是一个浮点数。importtensorflowastfx=tf.constant([2.0],dtype=tf.float32)print(...

张量中的所有元素只能有一种数据类型。可以使用张量属性dtype获取数据类型。importtensorflowastfm_shape=tf.constant([[10,11],[12,13],[14,15]])print(m_shape.dtype)输出<dtype:'int32'>在某些情况下，你希望更改数...

张量的形状描述了张量中每个维度的元素数量。打印张量时，TensorFlow会输出张量的形状，你也可以直接获取张量的形状属性。importtensorflowastf#张量形状m_shape=tf.constant([[10,11],[12,13],[14,15]])m_shape.shape输出TensorShape(...

要创建张量，可以使用tf.constant()函数。tf.constant(value,dtype,name="")参数说明value:定义张量的n维数组值，可选dtype:定义张量数据类型，例如：tf.string:字符串类型tf.float32:浮点类型tf.int16:整型“name”:张...

Tensorflow的名字直接来源于它的核心数据结构：张量。张量的概念来源于线性代数，表示一个多维数组，张量中的元素具有相同的数据类型。Tensorflow中，所有的计算都涉及到张量，张量可以是输入数据，或者计算结果。TensorFlow中的各种操作，如加权求和，激活函数等，都被编排成一个图，称为计算图。这样，一个神经...

(1-1)pytorch张量数据的索引与切片操作1、对于张量数据的索引操作主要有以下几种方式：a=torch.rand(4,3,28,28):DIM=4的张量数据a(1)a[:2]:取第一个维度的前2个维度数据(不包括2)；(2)a[:2,:1,:,:]：取第一个维度的前两个数据，取第2个维度的前1个数据，后两个维度全...

pytorch张量数据类型入门1、对于pytorch的深度学习框架，其基本的数据类型属于张量数据类型，即Tensor数据类型，对于python里面的int,float,intarray,flaotarray对应于pytorch里面即在前面加一个Tensor即可——intTensor,Floatt...

importtensorflowastffromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportdatasetsimportos#donotprintirrelevantinformation#os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'#x...

importtensorflowastfa=tf.range(10)a#a中小于2的元素值为2tf.maximum(a,2)#a中大于8的元素值为8tf.minimum(a,8)#a中的元素值限制在[2,8]区间内tf.clip_by_value(a,2,8)a=a-5atf.nn.relu(a)tf.maximum(...

importtensorflowastfa=tf.random.shuffle(tf.range(5))atf.sort(a,direction='DESCENDING')#返回索引tf.argsort(a,direction='DESCENDING')idx=tf.argsort(a,direction='DESCE...

手写数字识别流程MNIST手写数字集7000*10张图片60k张图片训练，10k张图片测试每张图片是28*28，如果是彩色图片是28*28*30-255表示图片的灰度值，0表示纯白，255表示纯黑打平28*28的矩阵，得到28*28=784的向量对于b张图片得到[b,784];然后对于b张图片可以给定编码把上述的普通编...

我们在描述一个面上力的分布时，通常使用的是应力的概念。某个位置的应力，表示包含这个位置点的无限小面积上的单位面积力。如果用数学极限的形式进行描述，就是：[{f{T}}=mathop{lim}limits_{deltaAo0}frac{{delta{f{F}}}}{{deltaA}}]流体中也是如此，对于一个给定的面...