tensorflow之tf.ones,shape,rank,zeros,fill

初次学习tensorflow,

在学习tensorflow的过程中用户体验不太好,因为英语不太好,所以今天来说说tensorflow的几个矩阵问题

tensorflow的矩阵和我们数学上的有些许区别,tensorflow矩阵用阶数和shape和维度表示维数

通常我们说2阶矩阵说的是2阶的方阵,tensorflow用阶表示维数


下面来看具体的例子

tf.ones()函数是进行初值为0的矩阵的生成,括号类分别是shape ,type,name,

tf.zeros()是初值为0的矩阵

类似的还有tf.ones_like(),tf.zeros_like(),里面括号分别是tensor dype name,这个主要生成同样大小的矩阵

还有tf.fill()这个函数主要是生成一个制定大小的矩阵,给出值,括号里面分别是shape ,value ,name

在tensorflow中3维矩阵表示为[[[55.2][2.3]][[63.2][59.6]]]


和我们说的3阶矩阵不同

欢迎大家讨论,和指出不正之处

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