张量:TensorFlow的构建块

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Photo source: //en.wikipedia.org/wiki/TensorFlow

TensorFlow的用途 张量 定义框架和处理数据。一种 tensor conceptualized multidimensions vectors and matrices. Mathematically, a 张量 is a geometric 目的 that maps in a multi-linear manner geometric vectors, scalars, and another 张量(s) to a resulting 张量.

实体
0 标量
1 向量
2 矩阵
33张量
n正弦张量

这些张量对象用于实现Graph对象,这些对象之间相互协调以产生所需的结果。张量(tf.Tensor)对象具有以下两个基本属性:“Data Type” and “Shape”。张量中的每个元素都具有相同的数据类型,并且该数据类型始终是已知的。形状(即它具有的维数和每个维的大小)可能仅是部分已知的。如果输入的形状也完全已知,则大多数操作会产生形状已知的张量,但在某些情况下,’仅在图执行时才能找到张量的形状。除此之外,还有其他可能的变量。

张量等级(尺寸)

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秩 of 张量 is the actual dimension of the database. The 张量 shape represents the size of each dimension. A 0 rank means zero dimension and represents scalar quantity.

fruit = tf.Variable(" 苹果 ", tf.string)
Count = tf.Variable(100, tf.int16)
Weight = tf.Variable(3.14159265359, tf.float64)

等级1表示一个维度,即一个项目列表。

Names = tf.Variable(["Nilesh","Akash","Ritesh"], tf.string) 
Weights  = tf.Variable([100, 110], tf.float32)
GPA = tf.Variable([4,3], tf.int32)

等级2表示作为列表列表的2D数组。

Students = tf.Variable([["Nilesh"],["Ritesh"]], tf.string)
Ages = tf.Variable([[25],[26]], tf.int16)
Tall = tf.Variable([[False], [True]], tf.bool)

 Rank of atf.Tensor object

tf.rank方法可用于确定对象的等级。

r = tf.rank(Students)
# After the graph runs, r will hold the value 2.

例:

 import 张量flow as tf
sess = tf.InteractiveSession()
Students = tf.Variable([["Nilesh"],["Ritesh"]], tf.string)
r = tf.rank(Students)
init = tf.global_variables_initializer()
with sess.as_default():
print_op = tf.print(r)
with tf.control_dependencies([print_op]):
out = tf.add(r, r)
sess.run(out)
with sess.as_default():
sess.run(init)
v = sess.run(Students)
print(v)
(venv) [[email protected] TENSORFLOW]$ 
Instructions for updating:
Colocations handled automatically by placer.
2
[[b'Nilesh']
[b'Ritesh']]


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Nilesh Kumar
我是Nilesh Kumar,他是Shahid Mukhtar博士指导下的UAB生物系研究生。我于2018年春季加入UAB,从事网络生物学工作。我的研究兴趣是网络建模,数学建模,博弈论,人工智能及其在系统生物学中的应用。 我于2015年获得印度安拉阿巴德印度信息技术学院的GATE奖学金“技术,信息技术(生物信息学专业)硕士学位”。我的硕士论文的题目是“通过机器学习方法进行米氏预测”。我在新德里国际基因工程和生物技术中心担任研究员两年。

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