目錄

一、張量定義?

二、張量屬性

1、張量的類型

2、張量的階

三、張量的指令

1、常數(shù)張量（普通）

2、張量數(shù)組

1、固定張量數(shù)組（0）?

2、固定張量數(shù)組（1）

3、隨機(jī)張量數(shù)組

3、查看張量值

4、張量類型改變

5、張量形狀改變

代碼

四、變量

?1、定義變量

2、初始化變量

3、開啟會(huì)話（執(zhí)行）

代碼

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一、張量定義?

張量：TensorFlow的張量是n維數(shù)組，類型為tf.Tensor。

標(biāo)量：一個(gè)數(shù)字? ? ? ? （0階張量）

向量：一維數(shù)組? ? ? ? （1階張量）? ? ? ?

矩陣：二維數(shù)組? ? ? ? （2階張量）? ? ? ?

二、張量屬性

1、張量的類型

#創(chuàng)建常數(shù)張量a = tf.constant(3.0)    print(a)

2、張量的階

三、張量的指令

1、常數(shù)張量（普通）

#創(chuàng)建常數(shù)張量a = tf.constant(3.0)    print(a)

2、張量數(shù)組

1、固定張量數(shù)組（0）?

#創(chuàng)建張量數(shù)組#0：array_0 = tf.zeros(shape=[3,3])    #3*3數(shù)組（0）

2、固定張量數(shù)組（1）

#1：array_1 = tf.ones(shape=[3,3])     #3*3數(shù)組（1）

3、隨機(jī)張量數(shù)組

#隨機(jī)：array_random = tf.random_normal(shape=[2,3], mean=1.75, stddev=0.12)
#                                   2*3數(shù)組      均值(1.75) 標(biāo)準(zhǔn)差

3、查看張量值

查看張量值：張量.eval()?

#會(huì)話（查看張量）with tf.Session() as sess:print(a.eval())print(array_0.eval())print(array_1.eval())print(array_random.eval())

4、張量類型改變

#修改張量類型array_0 = tf.cast(array_0, tf.int32)

5、張量形狀改變

注：屬于動(dòng)態(tài)改變張量，需要張量元素個(gè)數(shù)固定。?

#修改張量形狀array_random = tf.reshape(array_random, shape=[3,2])

?修改前：

修改后：?

代碼

# 張量（創(chuàng)建與修改）
import tensorflow as tf# 創(chuàng)建張量
def Create_Tensor():# 創(chuàng)建常數(shù)張量a = tf.constant(3.0)print(a)# 創(chuàng)建張量數(shù)組# 0：array_0 = tf.zeros(shape=[3, 3])  # 3*3數(shù)組（0）# 1：array_1 = tf.ones(shape=[3, 3])  # 3*3數(shù)組（1）# 隨機(jī)：array_random = tf.random_normal(shape=[2, 3], mean=1.75, stddev=0.12)#                                   2*3數(shù)組      均值(1.75) 標(biāo)準(zhǔn)差# 會(huì)話（查看張量）with tf.Session() as sess:print(a.eval())print(array_0.eval())print(array_1.eval())print(array_random.eval())# 修改張量
def Modify_Tensor():global array_0, array_randomprint('修改后的：')# 修改張量類型array_0 = tf.cast(array_0, tf.int32)# 修改張量形狀array_random = tf.reshape(array_random, shape=[3, 2])# 會(huì)話（查看張量）with tf.Session() as sess:print(array_0.eval())print(array_random.eval())# 創(chuàng)建張量
Create_Tensor()
# 修改張量
Modify_Tensor()

?

四、變量

?1、定義變量

# 定義變量
a = tf.Variable(initial_value=2)
b = tf.Variable(initial_value=4)
c = tf.add(a,b)

2、初始化變量

TensorFlow的變量必須初始化，否則會(huì)報(bào)錯(cuò)。

# 初始化變量
init = tf.global_variables_initializer()

3、開啟會(huì)話（執(zhí)行）

# 開啟會(huì)話
with tf.Session() as sess:sess.run(init)print(sess.run(c))

?

代碼

# 變量
import tensorflow as tf# 定義變量
a = tf.Variable(initial_value=2)
b = tf.Variable(initial_value=4)
c = tf.add(a,b)# 初始化變量
init = tf.global_variables_initializer()# 開啟會(huì)話
with tf.Session() as sess:sess.run(init)print(sess.run(c))

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的TensorFlow（3）张量与变量的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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