TensorFlow基础学习 二（张量）

综述

TensorFlow使用张量来表示数据并且在各个节点之间进行运算

 

阶（Ranks）

TensorFlow系统中，张量的维数来被描述为阶。下面的张量（使用Python中list定义的）就是2阶.

    t = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

可以认为一个二阶张量就是我们平常所说的矩阵，一阶张量可以认为是一个向量。对于一个二阶张量你可以用语句t[i, j]来访问其中的任何元素。而对于三阶张量你可以用't[i, j, k]'来访问其中的任何元素

 

 

表格：

阶	数学实例	Python 例子
0	纯量 (只有大小)	s = 483
1	向量(大小和方向)	v = [1.1, 2.2, 3.3]
2	矩阵(数据表)	m = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
3	3阶张量 (数据立体)	t = [[[2], [4], [6]], [[8], [10], [12]], [[14], [16], [18]]]
n	n阶 (自己想想看)	....

 

形状（shape）

一个形状的表示你可以用't[i, j, k]'来访问其中的任何元素就是张量的一个维度，一个形状的表示，比如说[[3,3]] 使用get_shape()后得到的是(2,1)，也就是在以为上是两维：3,3

在二维上只有一个[3,3]

 

 

数据类型 (type)

 

除了维度，Tensor有一个数据类型属性.你可以为一个张量指定下列数据类型中的任意一个类型：

数据类型	Python 类型	描述
DT_FLOAT	tf.float32	32 位浮点数.
DT_DOUBLE	tf.float64	64 位浮点数.
DT_INT64	tf.int64	64 位有符号整型.
DT_INT32	tf.int32	32 位有符号整型.
DT_INT16	tf.int16	16 位有符号整型.
DT_INT8	tf.int8	8 位有符号整型.
DT_UINT8	tf.uint8	8 位无符号整型.
DT_STRING	tf.string	可变长度的字节数组.每一个张量元素都是一个字节数组.
DT_BOOL	tf.bool	布尔型.
DT_COMPLEX64	tf.complex64	由两个32位浮点数组成的复数:实数和虚数.
DT_QINT32	tf.qint32	用于量化Ops的32位有符号整型.
DT_QINT8	tf.qint8	用于量化Ops的8位有符号整型.
DT_QUINT8	tf.quint8	用于量化Ops的8位无符号整型.