概述
tensor，张量
官方 api：
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/Tensor
官方对张量的介绍：
https://www.tensorflow.org/guide/tensor?hl=zh-CN
组成
- 名字
每个张量都有一个名称，且是唯一 - 形状
- 数据类型
张量中的 元素 的 数据类型 是 相同的
阶（秩）
张量（tensor），相当于numpy中的 n维数组
在张量中，将 维 称之为 阶（秩）
| 阶（秩） | 数据类型 |
|---|---|
| 0阶（秩） | 常量 |
| 1阶（秩） | 1维数组（向量） |
| 2阶（秩） | 2维数组（矩阵） |
| n阶（秩） | n维数组 |
tf.Tensor
https://www.malaoshi.top/show_1EF4ZcVklrdc.html
创建张量
tf.constant
https://www.malaoshi.top/show_1EF4ZcXqP8se.html
tf.Variable
https://www.malaoshi.top/show_1EF4ZcqPG0Aq.html
tf.zero()
a = tf.zeros([28, 28, 3])
print(a)
print(a.shape)
print(a.dtype)
print(a.numpy())
tf.one()
切片
与numpy相同
import numpy as np
arr=np.random.randint(0,10,(3,4))
arr
a=tf.Variable(arr)
print(a)
print(a.shape)
print(a.dtype)
print(a.numpy())
# 切片
print(a[0:2,1:3])
改变形状
使用tf.reshape()函数
官方api：
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/reshape
import numpy as np
arr=np.random.randint(0,10,(3,4))
tens1=tf.Variable(arr)
tens2=tf.reshape(tens1,shape=(4,3))
print(tens1)
print(tens2)