发表评论取消回复
相关阅读
相关 TensorFlow的张量Tensor
张量(tensor)可以看作是向量、矩阵的自然推广,用来表示广泛的数据类型。0阶张量即标量,也就是一个数;1阶张量就是一个向量;2阶张量就是一个矩阵;3阶张量可以称为一个立方体
相关 tf建立tensor_【tensorflow 张量】创建张量1(1)
TensorFlow2 TensorFlow2将动态图机制作为默认模式,将tf.keras作为用于构建和训练模型的标准高阶API![a523adce009417286c034
相关 TensorFlow数据模型-张量
张量是TensorFlow管理数据的形式,可以被简单的理解为多维数组。零阶张量表示标量,一阶张量表示向量,n阶张量表示n维数组。张量并没有保存数字,保存的是运算结果的引用。例如
相关 张量分解-张量介绍
张量分解-张量介绍 2016.06.16 张量介绍 张量(tensor)是一个多维的数据存储形式,数据的的维度被称为张量的阶。它可以看成是向量和矩阵在多维空间中的推
相关 Python TensorFlow,张量的形状,静态形状与动态形状,set_shape(),reshape()
TensorFlow中,张量具有静态形状和动态形状 静态形状:创建一个张量或者由操作推导出一个张量时,初始状态的形状 tf.Tensor.get\_shape:
相关 Python TensorFlow,张量,张量的形状、类型、阶
张量是一个类型化的N维数组(tf.Tensor),由三部分组成:名字,形状,数据类型。 张量的阶: ![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk
相关 Python TensorFlow,张量的生成,张量运算的常用API,张量的类型转换 cast,张量的合并 concat
张量的数学函数API:[https://www.tensorflow.org/api\_docs/python/tf/math][https_www.tensorflow.or
相关 TensorFlow基础:张量
一. 张量的定义 不管是几阶,都是张量 ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aH
相关 keras tensorflow 获取张量形状 返回 list 直接得到数值 类型转换
seg是一个tensor high_res = seg.get_shape().as_list() high\_res就是list类型了 如果是keras,那么同
相关 AI - TensorFlow - 张量(Tensor)
张量(Tensor) 在Tensorflow中,变量统一称作张量(Tensor)。 张量(Tensor)是任意维度的数组。 0阶张量:纯量或标量 (scalar
还没有评论,来说两句吧...