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延世大学_sgd_深度学习初见_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-26 / 浏览次数:1

延世大学_sgd_深度学习初见_中国AI数据

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。 第2章。 TensorFlow 在本章中,我们将介绍以下主题: 张量数据StrUCtUre 使用TenSOrFlow处理张量 复数和分形 衍生产品 RandOm号码 解决PartiaI微分方程 张量数据结构 张量是TensorFloW中的基本数据结构。正如我们已经说过的,它们代表数据流图中的连接边。张量只是标识多维数组或列表。 可以通过三个参数(等级,形状和类型)来标识它: 等级:EaCh张量由称为等级的维度单位描述。它确定张量的维数。因此,已知秩为张量的阶数或n维数(例如,秩2张量是矩阵,秩1张量是向量)。 形状:张量的形状是其具有的行数和列数。 type:这是分配给张量元素的数据类型。 好吧,现在我们对这个基本数据结构充满信心。要构建张量,我们可以: 建立一个n维数组;例如,通过使用NUmPy库 将n维数组插入TenSOrFlow张量 一旦获得张量,就可以使用TensorFloW运算符对其进行处理。下图对引入的概念进行了直观的解释: 多维张量的可视化 一维张量 为了构建一维张量,我们使用NUmpy array(s)命令,其中s是Pyt
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