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tensor相关知识

TensorFlow获取Tensor维度
获取Tensor维度比如一个Tensor为a = tf.constant([[1,2,],[3,4]],name='a'),有三种方式可以获取a的维度1. a.shape2. a.get_shape()3. tf.shape(a)前两种返回类型是TensorShape,代表静态shape,a.shape.as_list()返回list类型的shape第三种返回类型是Tensor,代表动态shape动态shape与静态shape当需要reshape Tensor时,就能体现出差异了import tensorflow as tf b = tf.placeholder(tf.float32,[None,10,32]) b_static = b.shape.as_list() b_dynamic = tf.unstack(tf.shape(b)) dim = [s[1] if&nb
tensorflow源码解析之framework-tensor
1. 核心概念TF的核心数据结构Tensor表示一个张量，它基于eigen3库，并提供了丰富的API。为了方便引用张量的底层数据，设计了TensorInference类。TensorShape用于表示张量的形状和数据类型等信息，TensorSlice用于表示张量的索引。2. tensorTF全称叫做TensorFlow，可见tensor的重要性。TF中的tensor基于eigen3库，是对多维数据的一个封装。Tensor类包含的数据成员非常简单：class Tensor {    //...   private:     TensorShape shape_;     TensorBuffer* buffer_; }顾名思义，一个是张量的形状，一个是指向底层数据的指针。Tensor作为一个核心数据结构，必然提供了很多API接口，比
TensorFlow中的Tensor是什么?
Tensor(张量) “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、向量。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]).p
3 Tensor出生-庖丁解牛之pytorch
Tensor是深度学习的基本类型，我们常用的说法有，标量、向量、矩阵如下：我们常用的表示标量（Scalar）是只有大小，没有方向的量，如1，2，3等向量（Vector）是有大小和方向的量，其实就是一串数字，如(1,2)矩阵（Matrix）是好几个向量拍成一排合并而成的一堆数字，如[1,2;3,4]其实标量，向量，矩阵它们三个也是张量，标量是零维的张量，向量是一维的张量，矩阵是二维的张量。张量可以扩展到多维。tensor的创建方法大致分成四类已经存在的数据构造使用 torch.tensor().根据形状创建tensor,使用torch.* (见 Creation Ops).根据已有形状创建tensor 使用 torch.*_like  (见 Creation Ops).T创建一个与现有形状不一样的tensor，使用tensor.new_* .1 torch.tensor构造函数torch.tensor(data, dtype=None, device=None, req