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第一天学习数据类型 数据类型 import tensorflow as tf tf.constant(1) 就是一个整数类型的1 tf.constant(1.) 数值类型的学习 scalar是一个单实数,维度为0,shape[] a=1.2 tf.__version__ '2.0.0-rc0' 标量一个数字 向量一个数组 矩阵多维数组 对于tensorflow2来说,tensor为其格式主要对与数据的维度大于2 aa = tf.constant(1.2) #创建一个标量 type(a) float type(aa) tensorflow.python.framewo
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第一天学习数据类型第一天学习数据类型
数据类型数据类型
import tensorflow as tf
tf.constant(1)
就是一个整数类型的1
tf.constant(1.)
数值类型的学习
scalar是一个单实数,维度为0,shape[]
a=1.2
tf.__version__
'2.0.0-rc0'
标量一个数字
向量一个数组
矩阵多维数组
对于tensorflow2来说,tensor为其格式主要对与数据的维度大于2
aa = tf.constant(1.2) #创建一个标量
type(a)
float
type(aa)
tensorflow.python.framework.ops.EagerTensor
tf.is_tensor(aa)
True
x = tf.constant([1,2.,3])
x
其中 id 是 TensorFlow 中内部索引对象的编号,shape 表示张量的形状,dtype 表示张量的数
值精度,张量 numpy()方法可以返回 Numpy.array 类型的数据,方便导出数据到系统的其他
模块.
x.numpy()
array([1., 2., 3.], dtype=float32)
以上的张量定义可以直接定义以上的张量定义可以直接定义
与标量不同,向量的定义须通过 List 容器传给 tf.constant()函数。例如,创建一个元素
的向量:
b = tf.constant([2.3])
b,b.shape
(,
TensorShape([1]))
b = tf.constant([1,2,3.])
weixin_38714532
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