如何理解TensorFlow中的tensor
发布网友
发布时间：2022-04-25 07:41
我来回答
共1个回答
热心网友
时间：2022-05-24 03:17
基本使用
使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow:
使用图 （graph） 来表示计算任务。
在被称之为 会话 （Session） 的上下文 （context） 中执行图。
使用 tensor 表示数据。
通过 变量 （Variable） 维护状态。
使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作（arbitrary operation） 赋值或者从其中获取数据。
综述
TensorFlow 是一个编程系统， 使用图来表示计算任务。 图中的节点被称之为 op
（operation 的缩写）。 一个 op 获得 0 个或多个 Tensor, 执行计算，
产生 0 个或多个 Tensor. 每个 Tensor 是一个类型化的*数组。
例如， 你可以将一小组图像集表示为一个四维浮点数数组，
这四个维度分别是 [batch, height, width, channels].
一个 TensorFlow 图描述了计算的过程。 为了进行计算， 图必须在 会话 里被启动。
会话 将图的 op 分发到诸如 CPU 或 GPU 之类的 设备 上， 同时提供执行 op 的方法。
这些方法执行后， 将产生的 tensor 返回。 在 Python 语言中， 返回的 tensor 是
numpy ndarray 对象； 在 C 和 C++ 语言中， 返回的 tensor 是
tensorflow::Tensor 实例。
计算图
TensorFlow 程序通常被组织成一个构建阶段和一个执行阶段。 在构建阶段， op 的执行步骤
被描述成一个图。 在执行阶段， 使用会话执行执行图中的 op.
例如， 通常在构建阶段创建一个图来表示和训练神经网络， 然后在执行阶段反复执行图中的训练 op.
TensorFlow 支持 C, C++, Python 编程语言。 目前， TensorFlow 的 Python 库更加易用，
它提供了大量的辅助函数来简化构建图的工作， 这些函数尚未被 C 和 C++ 库支持。
三种语言的会话库 （session libraries） 是一致的。
构建图
构建图的第一步， 是创建源 op （source op）。 源 op 不需要任何输入， 例如 常量 （Constant）。 源 op 的输出被传递给其它 op 做运算。
Python 库中， op 构造器的返回值代表被构造出的 op 的输出， 这些返回值可以传递给其它
op 构造器作为输入。
TensorFlow Python 库有一个默认图 （default graph）， op 构造器可以为其增加节点。 这个默认图对
许多程序来说已经足够用了。 阅读 Graph 类 文档
Tensorflow入门(二)什么是张量(Tensor)
在探索Tensorflow的深层内涵时，理解张量（Tensor）是至关重要的。Tensor，源于Tensorflow的名称构建，是其计算图的核心元素，每个节点的输入和输出都是张量，它们之间的连接则代表数据流动。在深度学习的世界里，张量本质上是多维数组，如果具备高等数学和线性代数的知识，可以更深刻地领悟：它就像创建高维度矩...
tf代表什么意思
TensorFlow是一个开源的深度学习框架，被广泛应用于各种机器学习和人工智能应用中。以下是关于TensorFlow的详细解释：一、TensorFlow的基本含义 TensorFlow是一个由Google开发的开源软件库，主要用于构建和训练机器学习模型。其中的“Tensor”意为张量，表示数据的一种表现形式；“Flow”意为流程，表示计算的过程。
tensorflow list和tensor的区别
TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从图象的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。
GPT时代学算法2,tensor的概念
在深度学习领域，Tensor是一个不可或缺的核心概念。它并非TensorFlow框架的特定组成部分，而是深度学习模型操作的基本单元。Tensor本质上是多维数组，用于存储和处理数据，支持运算并能利用GPU进行加速，这使得Python中的原始数据结构（如list、tuple）无法直接满足计算需求。尽管Python因其易用性成为机器学习主流...
tensorflow中一个tensor怎么转化成tf.get_variable格式
TensorFlow 程序使用 tensor 数据结构来代表所有的数据, 计算图中, 操作间传递的数据都是 tensor.你可以把 TensorFlow tensor 看作是一个 n 维的数组或列表. 一个 tensor 包含一个静态类型 rank, 和一个shape. 想了解 TensorFlow 是如何处理这些概念的, 参见Rank, Shape, 和 Type.变量Variables for more ...
tensorlayer tensorflow是什么关系
TensorFlow 是谷歌基于DistBelief 进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow 为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorLayer 是为研究人员和工程师设计的一款基于谷歌 TensorFlow 开发的深度学习与...
2.4 Tensor:类型、创建、转换|形状、转秩、变形、增减维
在深度学习中，数据组织进一步发展，用一种称为张量的数据结构表示和处理数据。张量（Tensor）是基础概念，也是PyTorch、TensorFlow的关键知识点之一。张量是一种数据存储和处理结构，可以理解为标量、向量、矩阵的更高维度扩展，通常使用秩（Rank）来表示维度，如标量为0阶、向量为1阶、矩阵为2阶，还有更高...
MNN源码阅读--Tensor数据结构解析和运行示例
tensor就是容纳推理框架中间数据的一个数据结构，常用的有关函数如下：这其中第一个参数是tensor的维度信息，第二个参数是是否指定数据指针，第三个参数是数据在内存中的排布信息，如果是CAFFE证明是NCHW类型，如果是TENSORFLOW证明是NHWC类型，默认的类型是TENSORFLOW类型，这里经常会有一些坑，比如最终想要得到...
关于tensorFlow的一些概念!
tensorFlow是用于人工智能的开源神器之一，是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在tensorFlow图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。tensorFlow灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的...
TensorFlow简介之 Variables
TensorFlow中的tensor主要分为两种：常量tensor和变量。常量tensor是不可变的，而变量则是动态存储，用于模型训练过程中参数的更新。例如：Output 懒加载特性在TensorFlow中体现为，当执行sess.run()时，只有真正需要计算的部分才会执行，类似于Spark的延迟计算。比如，new_state比state大1的原因在于，第一次...
