Tensorflow(4) 张量属性：维数、形状、数据类型

Posted 2023-04-22

参考技术A tensorflow的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，所以tensorflow字面理解为张量从流图的一端流动到另一端的计算过程。
tensorflow中的所有数据如图片、语音等都是以张量这种数据结构的形式表示的。张量是一种组合类型的数据类型，表示为一个多维数组，通用的表示形式为 [T1,T2,T3,…Tn] ,其中 T 可以是在tensorflow中指定类型的单个数字，也可以是一个矩阵。
张量(tensor)的属性——维数(阶)、形状和数据类型。
张量的维数又叫张量的阶，是张量维数的一个数量描述。如下分别表示0维、1维、2维和3维的张量：

维度要看张量的最左边有多少个左中括号，有n个，则这个张量就是n维张量。

张量的形状以 [D0, D1, … Dn-1] 的形式表示，D0 到Dn 是任意的正整数。

如形状[3,4]表示第一维有3个元素，第二维有4个元素，[3,4]表示一个3行4列的矩阵。

在形状的中括号中有多少个数字，就代表这个张量是多少维的张量。

形状的第一个元素要看张量最外边的中括号中有几个元素(被最外边的中括号里边的内中括号括起来的所有数据算作一个元素)被逗号隔开，有n1个则这个张量就是n1维的，形状的第一个元素就是n1;
形状的第二个元素要看张量中最左边的第二个中括号中有几个被逗号隔开的元素，有n2个则shape的第二个元素就是n2;形状的第二个元素之后的第3,4…n个元素依次类推，分别看第n个中括号中有几个元素即可：

张量的数据类型

张量的数据类型可以是以下数据类型中的任意一种：

TensorFlow入门

 

 

Win10下pycharm安装tensorflow:

1.安装git，这样就会有windows powerShell

2.安装python3.x，配置环境变量

3.安装pip,下载地址是：https://pypi.python.org/pypi/pip#downloads ：,下载完成之后，解压到一个文件夹，用CMD控制台进入解压目录， 输入：python setup.py install  安装好之后，我们直接在命令行输入pip，同样会显示‘pip’不是内部命令，也不是可运行的程序。因为我们还没有添加环境变量。在PATH最后添加：C:\\Python34\\Scripts；到现在我们才算完整安装好了pip，验证：pip list

4.使用windows powerShell安装tensorflow,输入：pip install --user tensorflow ,安装完成后，打开pycharm看看即可。

 

Tensor(张量)是TensorFlow中最核心的数据结构单元，ta它可以表示任意维数的数组。wei\'du维度用rank(秩)表示。

例如：

• 3                         #一个秩为0的张量；它是一个标量，形状为shape[];
• [1,2,3]                  #一个秩为1的张量；它是一个向量，形状为shape[3];
• [[1,2,3],[4,5,6]]      #一个秩为2的张量；它是一个矩阵，形状为shape[2,3];
• [[[1,2,3]],[[7,8,9]]]  #一个秩为3的张量；形状为shape[2,1,3]。

当我们要做矩阵运算，使用上面第3种方式来表达即可。

 

TensorFlow内核编程，通常是由两大阶段组成：构建计算图、运行计算图。

计算图，The Computational Graph, 是由计算节点(node)构成的图。

结点，node，输入>=0个张量，输入1个张量。

TensorFlow提供了很多API。在Python中使用它，只需要一行导入语句，即可访问TensorFlow的所有类和方法：

import tensorflow as tf