資訊專欄INFORMATION COLUMN
import numpy as np tensor = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])2. 改變Tensor的形狀 改變Tensor的形狀是一個常見的操作。我們可以使用reshape()函數(shù)來改變Tensor的形狀。下面是一個將2x3的Tensor轉(zhuǎn)換為3x2的Tensor的示例代碼：
tensor = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) reshaped_tensor = tensor.reshape((3, 2))3. Tensor的運(yùn)算 Tensor的運(yùn)算是Tensor編程的核心。我們可以使用NumPy庫中的函數(shù)來執(zhí)行各種Tensor運(yùn)算。下面是一些常見的Tensor運(yùn)算： - 加法：使用np.add()函數(shù)執(zhí)行Tensor的加法運(yùn)算。
tensor1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) tensor2 = np.array([[7, 8, 9], [10, 11, 12]]) result = np.add(tensor1, tensor2)- 減法：使用np.subtract()函數(shù)執(zhí)行Tensor的減法運(yùn)算。
tensor1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) tensor2 = np.array([[7, 8, 9], [10, 11, 12]]) result = np.subtract(tensor1, tensor2)- 乘法：使用np.multiply()函數(shù)執(zhí)行Tensor的乘法運(yùn)算。
tensor1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) tensor2 = np.array([[7, 8, 9], [10, 11, 12]]) result = np.multiply(tensor1, tensor2)- 矩陣乘法：使用np.dot()函數(shù)執(zhí)行Tensor的矩陣乘法運(yùn)算。
tensor1 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) tensor2 = np.array([[5, 6], [7, 8]]) result = np.dot(tensor1, tensor2)4. Tensor的索引和切片 Tensor的索引和切片是Tensor編程的另一個重要方面。我們可以使用NumPy庫中的函數(shù)來執(zhí)行各種Tensor索引和切片操作。下面是一些常見的Tensor索引和切片操作： - 索引：使用方括號[]來訪問Tensor的特定元素。
tensor = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) element = tensor[1, 2]- 切片：使用冒號:來訪問Tensor的特定部分。
tensor = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) slice = tensor[0:2, 1:3]總之，Tensor是深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)中不可或缺的概念。在編程中，使用Tensor進(jìn)行各種運(yùn)算和操作是非常重要的。通過本文中介紹的一些編程技巧，您可以更好地利用Tensor的強(qiáng)大功能。
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摘要：我們先看看的初始化函數(shù)的完整定義，看構(gòu)造一個模型可以輸入哪些參數(shù)我們可以將類的構(gòu)造函數(shù)中的參數(shù)分為以下幾組基礎(chǔ)參數(shù)我們訓(xùn)練的模型存放到指定的目錄中。看完模型的構(gòu)造函數(shù)后，我們大概知道和端的模型各對應(yīng)什么樣的模型，模型需要輸入什么樣的參數(shù)。 Wide and deep 模型是 TensorFlow 在 2016 年 6 月左右發(fā)布的一類用于分類和回歸的模型，并應(yīng)用到了 Google Play ...
摘要：使用例子輸入?yún)?shù)一個，數(shù)據(jù)類型必須是以下之一，，，，，，。解釋這個函數(shù)的作用是沿著指定的維度，分割張量中的值，并且返回最大值。 作者：chen_h微信號 & QQ：862251340微信公眾號：coderpai簡書地址：https://www.jianshu.com/p/4da... 計(jì)劃現(xiàn)將 tensorflow 中的 Python API 做一個學(xué)習(xí)，這樣方便以后的學(xué)習(xí)。原文鏈接...
摘要：解釋這個函數(shù)的作用是對的維度進(jìn)行重新組合。其中，表示要解壓出來的的個數(shù)。如果，無法得到，那么系統(tǒng)將拋出異常。異常如果沒有被正確指定，那么將拋出異常。向量中的值必須滿足，并且其長度必須是。對于每個切片的輸出，我們將第維度的前的數(shù)據(jù)進(jìn)行翻轉(zhuǎn)。 作者：chen_h微信號 & QQ：862251340微信公眾號：coderpai簡書地址：https://www.jianshu.com/p/00...
摘要：輸出數(shù)據(jù)的第維將根據(jù)指定。輸入數(shù)據(jù)必須是一個二維的矩陣，經(jīng)過轉(zhuǎn)置或者不轉(zhuǎn)置，內(nèi)部維度必須相匹配。默認(rèn)情況下，該標(biāo)記都是被設(shè)置為。解釋這個函數(shù)的作用是將兩個 作者：chen_h微信號 & QQ：862251340微信公眾號：coderpai簡書地址：https://www.jianshu.com/p/ce4... 計(jì)劃現(xiàn)將 tensorflow 中的 Python API 做一個學(xué)習(xí)，...
摘要：隨機(jī)數(shù)張量提供了一些函數(shù)，去幫助我們構(gòu)建隨機(jī)數(shù)張量。該值表示正態(tài)分布的均值。一個維的，或者一個數(shù)據(jù)類型是的值，該值表示正態(tài)分布的標(biāo)準(zhǔn)偏差。解釋這個函數(shù)返回一個隨機(jī)數(shù)序列，數(shù)組里面的值按照均勻分布，數(shù)據(jù)范圍是。 作者：chen_h微信號 & QQ：862251340微信公眾號：coderpai簡書地址：https://www.jianshu.com/p/d05... 計(jì)劃現(xiàn)將 tens...
摘要：在機(jī)器學(xué)習(xí)中，用途最廣泛的是向量和矩陣的運(yùn)算。同樣，也提供了到各種數(shù)據(jù)類型的轉(zhuǎn)換函數(shù)。定義這么多函數(shù)太麻煩了，還有一個通用的轉(zhuǎn)換函數(shù)格式為類型名。這在機(jī)器學(xué)習(xí)的計(jì)算中是件可怕的事情。只有是例外，它會立即返回這兩個是否是同一對象的結(jié)果。 Tensorflow的Tensor意為張量。一般如果是0維的數(shù)組，就是一個數(shù)據(jù)，我們稱之為標(biāo)是Scalar；1維的數(shù)組，稱為向量Vector；2維的數(shù)組...
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