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TensorFlow使用张量数据结构来表示所有数据。您可以将TensorFlow张量视为n维数组或列表。张量具有静态类型和动态尺寸。计算图中节点之间只能传递张量。

阶(rank)

在TensorFlow中,tensor为含有rank维度的单元。Tensor rank与matrix rank不同。tensor rank(有时称为顺序度数n维)是张量的阶。例如,以下张量(定义为Python列表)的rank为2:

t = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] 
二阶张量是我们通常所说的矩阵,一阶张量是一个向量。对于二阶张量,您可以使用语法t[i, j]访问任何元素 。对于三阶张量,你
需要用t[i, j, k]访问一个元素 。
Rank数学实例Python示例
0标量(大小)s = 483
1矢量(大小和方向)v = [1.1, 2.2, 3.3]
2矩阵(数字表)m = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
33-Tensor(数字立方体)t = [[[2], [4], [6]], [[8], [10], [12]], [[14], [16], [18]]]
ñn-Tensor()....

形状

TensorFlow文档使用三个约定符号来描述张量维数:阶,形状和维数。下表显示了这些如何相互关联:

rank形状维数
0[]0-D0-D张量。标量。
1[D0]1-D形状为1-D的张量,如[5]。
2[D0,D1]2-D形状为2-D的张量,如[3,4]。
3[D0,D1,D2]3-D形状为3-D的张量,如[1,4,3]。
ñ[D0,D1,... Dn-1]N-D形状为[D0,D1,... Dn-1]的张量。

形状可以通过Pythonde 的整型 list/tuple表示,或者用 tf.TensorShape

 

数据类型

除了维度之外,Tensors有一个数据类型。您可以将以下数据类型之一分配给张量:

数据类型Python类型描述
DT_FLOATtf.float3232位浮点数。
DT_DOUBLEtf.float6464位浮点数。
DT_INT8tf.int88位有符号整数。
DT_INT16tf.int1616位有符号整数。
DT_INT32tf.int3232位有符号整数。
DT_INT64tf.int6464位有符号整数。
DT_UINT8tf.uint88位无符号整数。
DT_UINT16tf.uint1616位无符号整数。
DT_STRINGtf.string可变长度字节数组。Tensor的每个元素都是一个字节数组。
DT_BOOLtf.bool布尔。
DT_COMPLEX64tf.complex64复数由两个32位浮点组成:实部和虚部。
DT_COMPLEX128tf.complex128复数由两个64位浮点组成:实部和虚部。
DT_QINT8tf.qint8量化操作中使用8位有符号整数。
DT_QINT32tf.qint32量化操作中使用32位有符号整数。
DT_QUINT8tf.quint8量化操作的8位无符号整数。
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