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从0开始的深度学习——【tensorflow】如何生成一个基本张量

什么是张量

Tensor:(向量)

维数名字例子
0标量s=1
1向量s=[1,2,3,4,5]
2矩阵s=[ [1,2,3 ], [4,5,6 ] ]
n张量s=[ [ [ [… ] ] ] ]

数据类型:

tf.int/tf.float:
tf.int32,	tf.int64,	tf.float32,		tf.float64
tf.bool:
tf.constant([True,False])//tf.constant()是申明一个常量
tf.string:
tf.constant("I Love You")

创建一个Tensor:

tf.constant(张量内容,dtype=数据类型)

在这里插入图片描述
运行 结果:
在这里插入图片描述
表示一个一位张量(数组),里面是【2,3】,数据类型是float32.

数据的转化:
eg:将numpy的数据转化为Tensor类型:
在这里插入图片描述
结果:在这里插入图片描述
其它创建方法:

  1. tf.zeros(维度):创建一个全为0的张量。
  2. tf.ones(维度):创建一个全为1的张量。
  3. tf.fill(维度,指定值):将这个张量全部设置为指定值。

    在这里插入图片描述
  4. 随机生成张量:
import tensorflow  as tf
import numpy as np
#随机生成3行4列的张量,里面的元素符合以1为均值,0.1为标准差的数据:
d = tf.random.normal([3,4],mean=1,stddev=0.1)

#随机生成2行2列的张量,里面的元素最小值为1,最大值为2:
f = tf.random.uniform([2,2],minval=1,maxval=2)

print(d)
print(f)

运行结果:
在这里插入图片描述


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