Tensor
Tensor（张量）
- 不断流动的东西就是张量。节点就是operation计算
- 维度是0的话，是一个标量(Scalar)
numpy中的基础要素就是array，和Tensor 差不多的一种表述
import numpy as np
zeros = np.zeros((3,4))
zeros
ones = np.ones((5,6))
ones
# 对角矩阵: 必须是一个方阵.对角线是1，其他都是0的方阵
ident = np.eye(4)
Tensors（张量）
Tensor属性
- 数据类型dtype
- 形状Shape
- 其他
官方Tensor介绍：
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/Tensor
4种重要Tensor：
- Constant
- Variable
- Placeholder
- SparseTensor
-
Constant
定义在tf.constant类
tf.constant(
value,
dtype=None,
shape=None,
name='Const',
verify_shape=False
)
数值：标量，向量，矩阵
verify_shape 验证形状
官网例子:
# Constant 1-D Tensor populated with value list.
tensor = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]) => [1 2 3 4 5 6 7]
# Constant 2-D tensor populated with scalar value -1.
tensor = tf.constant(-1.0, shape=[2, 3]) => [[-1. -1. -1.]
[-1. -1. -1.]]
代码演示:
const = tf.constant(3)
const
# 输出const：0 shape=() dtype=int32
- run之后才能得到具体的数
- 普通的变量常量比较不一样
