tensorflow学习之路(3):tensor的相关认识

最新推荐文章于 2024-05-21 12:06:53 发布
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分类专栏： TensorFlow学习之路
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/IB_H20/article/details/72935111
本文介绍了TensorFlow中张量的基本概念，包括张量的概念、张量的秩(rank)定义及其与矩阵秩的区别，并探讨了张量的秩、形状(shape)和维度数量之间的关系。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1.在tensorflow程序使用一个tensor(张量)数据结构来表现所有的数据。可以把tensorflow中的tensor视为有n维的数组或者列表。在计算图中，节点之间只能通过tensor。

2.tensor的rank不同于矩阵中的rank(秩)，tensor中的rank则是一个tensor中纬度的数量。例如：
t = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]，其rank为2.

3.关于tensor的rank,shape和dimension number之间的关系：

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