第三个图是[: ,1]
第四个图的1:3代表1、2两行,冒号后面为开区间
第五个图中::代表跳,::3代表每三行一跳
标量 向量 矩阵 张量 (n维数组) Tensor的创建 稀疏张量 点乘
Tensor定义 tensor张量可以理解为n维数组: 0维张量是一个数(Scalar/number), 1维张量...
张量(Tensor)是TensorFlow的基本数据结构。张量即多维数组(0~n维),Tensorflow的张...
张量是N维矩阵抽象。一维张量是向量。二维张量是矩阵,三维或以上称N维张量或N阶张量。 输入节点,从接收标量,改为接...
1、n维数组 N维数组(也称为张量tensor)是机器学习和神经网络的主要数据结构。 2维:例如图中,三个样本,每...
Tensor 张量 张量类似于多维数组,它是标量、向量、矩阵的高维拓展; 可以将标量看做0维张量,数组看做是一维张...
张量的数学含义是多维数组,标量(数字)可以看作是0维的张量。一维数组称为1维向量,二维数组称为矩阵。在神经网络学习...
一.什么是TensorFlow Tensor(张量)意味着 N 维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,T...
Tensor是Tensorflow中最基础的数据结构,常常翻译为张量,可以理解为n维数组或矩阵,相关函数: 0、零...
1.什么是TensorFlow Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,Ten...
本文标题:N维数组、张量
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