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 Pytorch | Tensor张量
点击上方“机器学习与生成对抗网络”,关注星标 获取有趣、好玩的前沿干货! 来源:知乎—秦一 地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/3993505
相关 浅析张量分解(Tensor Decomposition)
一般一维数组,我们称之为向量(vector),二维数组,我们称之为矩阵(matrix);三维数组以及多位数组,我们称之为张量(tensor)。 ![201706
相关 tensorflow+入门笔记︱基本张量tensor理解与tensorflow运行结构
> Gokula Krishnan Santhanam认为,大部分深度学习框架都包含以下五个核心组件: > > 1. 张量(Tensor) > 2. 基于张量的各种操作
相关 Python TensorFlow,TensorFlow的简单示例,数据流图(计算图),张量 tensor
TensorFlow中的所有计算都可以通过数据流图(计算图)来表示。tensor:张量(数据),flow:张量的计算过程 数据流图如下: ![watermark_type_
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 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
相关 TensorFlow中张量(tensor)的理解
TensorFlow字面意思——张量的流动,即保持计算节点不变让数据以张量的形式进行流动。张量tensor可以是一个变量/数组/多维数组等,可以想象成一个n维(n-dimens
还没有评论,来说两句吧...