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TensorFlow中的Tensor是什幺?

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“张量”一词最初由威廉·罗恩·哈密顿在1846年引入。对,就是那个发明四元数的哈密顿:

 

 

Tensor实际上就是一个多维数组(multidimensional array)

 

Tensor的目的是能够创造更高维度的矩阵、

 

 

色彩的例子

 

彩色图像文件(RGB)一般都会处理成3-d tensor,每个2d array中的element表示一个像素,R代表Red,G代表Green,B代表Blue

 

 

多维数组

 

 

把三维张量画成一个立方体:

 

 

更高维的张量:

 

 

初始化一个向量

 

0维

 

tf.tensor(1).print();

 

1维

 

tf.tensor([1, 2, 3, 4]).print();
// or
tf.tensor1d([1, 2, 3]).print();

 

2维

 

tf.tensor([[1, 2], [3, 4]]).print();
// or
tf.tensor2d([[1, 2], [3, 4]]).print();

 

3维

 

tf.tensor([[[1], [2]], [[3], [4]]]).print();
// or
tf.tensor3d([[[1], [2]], [[3], [4]]]).print();

 

4维

 

tf.tensor([[[[1], [2]], [[3], [4]]]]).print();
// or
tf.tensor4d([[[[1], [2]], [[3], [4]]]]).print();

 

5维

 

tf.tensor([[[[[1], [2]], [[3], [4]]]]]).print();
// or
tf.tensor5d([[[[[1], [2]], [[3], [4]]]]]).print();

 

6维

 

tf.tensor([[[[[[1],[2]],[[3],[4]]],[[[5],[6]],[[7],[8]]]]]]).print();
// or
tf.tensor6d([[[[[[1],[2]],[[3],[4]]],[[[5],[6]],[[7],[8]]]]]]).print();

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