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转载：https://blog.youkuaiyun.com/flyfor2013/article/details/105760457欢迎回到这个关于神经网络编程的系列。在这篇文章中，我们将通过学习 element-wise 的操作来扩展我们的知识，而不仅仅是 reshape 操作。Reshaping operationsElement-wise operationsReduction operationsAccess operations深度学习中Element-Wise 操作一、Elem

转载：https://www.cnblogs.com/abella/p/10142935.html也许你已经下载了TensorFlow，而且准备开始着手研究深度学习。但是你会疑惑：TensorFlow里面的Tensor，也就是“张量”，到底是个什么鬼？也许你查阅了维基百科，而且现在变得更加困惑。也许你在NASA教程中看到它，仍然不知道它在说些什么？问题在于大多数讲述张量的指南，都假设你已经掌握他们描述数学的所有术语。别担心！我像小孩子一样讨厌数学，所以如果我能明白，你也可以！我们只需要用简单的措

1.基础理论在日常中深度学习的系统，一般使用的是单精度 float（Single-Precision）浮点表示。在了解混合精度训练之前，我们需要先对其中的主角半精度『float16』进行一定的理论知识学习。在上图可以看到，与单精度float（32bit，4个字节）相比，半进度float16仅有16bit，2个字节组成。天然的存储空间是float的一半。 其中，float16的组成分为了三个部分：最高位表示符号位； 有5位表示exponent位; 有10位表示fraction位;当5