如何理解TensorFlow中的tensor

1樓：

本使用使用 tensorflow. 圖中的節點被稱之為 op (operation 的縮寫), 這四個維度分別是 [batch. 一個 op 獲得 0 個或多個 tensor. 通過

變數 (variable) 維護專狀態. 在被稱之為會話 (session) 的上下文 (context) 中執行圖, 你可以將一小**像集表示為一個四維浮點數陣列, 使用圖來表示計算任務. 例如.

使用 feed 和 fetch 可以為任意的操作(arbitrary operation) 賦值或者從其中獲取資料. 使用 tensor 表示資料. 每個 tensor 是一屬個型別化的多維陣列, 產生 0 個或多個 tensor, 執行計算.

綜述 tensorflow 是一個程式設計系統, height, 你必須明白 tensorflow, channels]: 使用圖 (graph) 來表示計算任務, width

tensorflow怎麼返回一個tensor中的資料

2樓：匿名使用者

比如來我有一個自

a=tf.variable(1)

我要求得baia的值我必須在會du

話中求zhi

with tf.session() as sess:

sess.run(tf.global_variables_initializer())

print(sess.run(a))

就是dao這樣

3樓：匿名使用者

使用 tensorflow, 你必須明白 tensorflow:

如何理解tensorflow中的graph

4樓：爵帝倵士

本使用使用 tensorflow. 圖中的制節點被稱之為 op (operation 的縮寫), 這四個維度分別是 [batch. 一個 op 獲得 0 個或多個 tensor.

通過變數 (variable) 維護狀態. 在被稱之為會話 (session) 的上下文 (context) 中執行圖, 你可以將一小**像集表示為一個四維浮點數陣列, 使用圖來表示計算任務. 例如.

使用 feed 和 fetch 可以為任意的操作(arbitrary operation) 賦值或者從其中獲取資料. 使用 tensor 表示資料. 每個 tensor 是一個型別化的多維陣列, 產生 0 個或多個 tensor, 執行計算.

綜述 tensorflow 是一個程式設計系統, height, 你必須明白 tensorflow, channels]: 使用圖 (graph) 來表示計算任務, width