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鍍金池/ 教程/ 人工智能/ 張量的階、形狀、數(shù)據(jù)類型<a class="md-anchor" id="AUTOGENERATED-tensor-ranks-
BibTex 引用<a class="md-anchor" id="AUTOGENERATED-bibtex-citation"
術(shù)語表
自定義數(shù)據(jù)讀取 <a class="md-anchor" id="AUTOGENERATED-custom-data-reade
使用 GPUs <a class="md-anchor" id="AUTOGENERATED-using-gpus"></a>
Vector Representations of Words <a class="md-anchor" id="AUTOGEN
TensorFlow 個(gè)人學(xué)習(xí)心得
共享變量<a class="md-anchor" id="AUTOGENERATED-sharing-variables"></
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張量的階、形狀、數(shù)據(jù)類型<a class="md-anchor" id="AUTOGENERATED-tensor-ranks-
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張量的階、形狀、數(shù)據(jù)類型<a class="md-anchor" id="AUTOGENERATED-tensor-ranks-

TensorFlow用張量這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來表示所有的數(shù)據(jù).你可以把一個(gè)張量想象成一個(gè)n維的數(shù)組或列表.一個(gè)張量有一個(gè)靜態(tài)類型和動(dòng)態(tài)類型的維數(shù).張量可以在圖中的節(jié)點(diǎn)之間流通.

在TensorFlow系統(tǒng)中,張量的維數(shù)來被描述為.但是張量的階和矩陣的階并不是同一個(gè)概念.張量的階(有時(shí)是關(guān)于如順序度數(shù)或者是n維)是張量維數(shù)的一個(gè)數(shù)量描述.比如,下面的張量(使用Python中l(wèi)ist定義的)就是2階.

    t = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

你可以認(rèn)為一個(gè)二階張量就是我們平常所說的矩陣,一階張量可以認(rèn)為是一個(gè)向量.對(duì)于一個(gè)二階張量你可以用語句t[i, j]來訪問其中的任何元素.而對(duì)于三階張量你可以用't[i, j, k]'來訪問其中的任何元素.

數(shù)學(xué)實(shí)例 Python 例子
0 純量 (只有大小) s = 483
1 向量(大小和方向) v = [1.1, 2.2, 3.3]
2 矩陣(數(shù)據(jù)表) m = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
3 3階張量 (數(shù)據(jù)立體) t = [[[2], [4], [6]], [[8], [10], [12]], [[14], [16], [18]]]
n n階 (自己想想看) ....

形狀

TensorFlow文檔中使用了三種記號(hào)來方便地描述張量的維度:階,形狀以及維數(shù).下表展示了他們之間的關(guān)系:

形狀 維數(shù) 實(shí)例
0 [ ] 0-D 一個(gè) 0維張量. 一個(gè)純量.
1 [D0] 1-D 一個(gè)1維張量的形式[5].
2 [D0, D1] 2-D 一個(gè)2維張量的形式[3, 4].
3 [D0, D1, D2] 3-D 一個(gè)3維張量的形式 [1, 4, 3].
n [D0, D1, ... Dn] n-D 一個(gè)n維張量的形式 [D0, D1, ... Dn].

形狀可以通過Python中的整數(shù)列表或元祖(int list或tuples)來表示,也或者用TensorShape class.

數(shù)據(jù)類型

除了維度,Tensors有一個(gè)數(shù)據(jù)類型屬性.你可以為一個(gè)張量指定下列數(shù)據(jù)類型中的任意一個(gè)類型:

數(shù)據(jù)類型 Python 類型 描述
DT_FLOAT tf.float32 32 位浮點(diǎn)數(shù).
DT_DOUBLE tf.float64 64 位浮點(diǎn)數(shù).
DT_INT64 tf.int64 64 位有符號(hào)整型.
DT_INT32 tf.int32 32 位有符號(hào)整型.
DT_INT16 tf.int16 16 位有符號(hào)整型.
DT_INT8 tf.int8 8 位有符號(hào)整型.
DT_UINT8 tf.uint8 8 位無符號(hào)整型.
DT_STRING tf.string 可變長度的字節(jié)數(shù)組.每一個(gè)張量元素都是一個(gè)字節(jié)數(shù)組.
DT_BOOL tf.bool 布爾型.
DT_COMPLEX64 tf.complex64 由兩個(gè)32位浮點(diǎn)數(shù)組成的復(fù)數(shù):實(shí)數(shù)和虛數(shù).
DT_QINT32 tf.qint32 用于量化Ops的32位有符號(hào)整型.
DT_QINT8 tf.qint8 用于量化Ops的8位有符號(hào)整型.
DT_QUINT8 tf.quint8 用于量化Ops的8位無符號(hào)整型.

原文:Tensor Ranks, Shapes, and Types

翻譯:nb312

校對(duì):[lonlonago]( https://github.com/lonlonago)