我是靠谱客的博主 温暖烧鹅,最近开发中收集的这篇文章主要介绍怎么理解tensorflow中的张量以及shape,维度,觉得挺不错的,现在分享给大家,希望可以做个参考。

概述

tensor怎么理解

  • tensor可以理解成一种容器 / 数据结构,它可以存放数据并且以此代表信息。tensor也可以理解成多维数组,当维度为0,1,2…时依次为标量,向量,矩阵等等。

tensor中维度的理解,或者说shape的理解

  • shape参数的个数应为维度数,每一个参数的值代表该维度上的长度,例如:shape=(1,2,4)表示有3维,一维长度1,二维长度2,三维长度4
  • 维度的长度,就是左数第几个中括号组之间的元素总数量。
  • 对于([2,28,28,3])这样的tensor可以在CNN中理解成2章28*28像素的彩色图片(通道为3)。

最后

以上就是温暖烧鹅为你收集整理的怎么理解tensorflow中的张量以及shape,维度的全部内容,希望文章能够帮你解决怎么理解tensorflow中的张量以及shape,维度所遇到的程序开发问题。

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