5 张量运算--神经网络与深度学习——TensorFlow2.0实战

最新推荐文章于 2025-04-11 16:04:22 发布
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分类专栏： # TensorFlow基础学习 文章标签： tensorflow
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作者：Irain
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目录

1 基本数学运算

加减乘除运算、幂运算、对数运算、矩阵运算等。

1.1 加减乘除运算

减法、乘法、除法运算也是一样的,都是这两个张量逐元素的运算，并且要求各个张量中的元素数据类型必须一致。
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1.2 幂指对数运算

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1.2.1 一维张量幂运算

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1.2.2 二维张量幂运算

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1.2.3 张量平方和平方根

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1.3 自然指数

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1.4 对数运算
1.4.1 自然对数运算

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1.4.2 其他对数运算

指数运算和对数运算不在同一个模块中，以及没有提供以其他自然数为底的对数运算
.TensorFlow只有ln x，没有其他对数。表示其他对数，又ln x 相除代替。
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1.5 其他运算

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2 三角函数和反三角函数运算

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3 重载运算符

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4 广播机制

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4.1 加法例子

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4.2 乘法例子

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★当张量和一个数字进行运算时，会将这个数字值广播到张量的各个元素

5 张量和NumPy数组之间的相互转换

NumPy数组转化为张量: tf.constant(); tf.convert_ to. _tensor
.张量转换为NumPy数组: Tensor.numpy()

5.1 Numpy转Tensor

当张量和NumPy数组共同参与运算时:.
★执行TensorFlow操作，那么TensorFlow .将自动的把NumPy数组转换为张量。

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5.2 Tensor转Numpy

★执行NumPy操作，那么NumPy将自动的张量转换为NumPy数组。
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6 使用运算符操作

★只要操作数中有一个Tensor对象，就把所有的操作数都转化为张量，然后再进行运算。
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发布：2020年6月16日

TensorFlow 2.0——从基础到实战的深度学习框架指南
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图解深度学习 - 神经网络的数据表示（张量）
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*在深度学习中，，包括****标量（0阶张量）、向量（）、矩阵（2阶张量）**数值数据********。****0阶张量（标量）：仅包含一个数字，没有轴。例如，数字1就是一个标量。1阶张量（向量）：由数字组成的数组，有一个轴。例如，**数组[1, 2]**是一个向量。2阶张量（矩阵）：由向量组成的数组，有两个轴。例如，**二维数组([[1, 2], [3, 4]])**是一个矩阵。。。。数据表示的基本单位********，，包含的数据几乎总是，用于表示入数据、权重等，其形状和阶取决于。****
神经网络的数据表示——张量
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文章目录一、N阶张量二、张量的关键属性三、数据批量的概念四、现实世界中的数据张量五、张量运算 一、N阶张量 一般来说，当前所有机器学习系统都使用张量作为基本数据结构。张量这一概念的核心在于，它是一个数据容器。它包含的数据几乎总是数值数据，因此它是数字的容器。张量是矩阵向任意维度的推广［注意，张量的维度（dimension）通常叫作轴（axis）］。 标量（0D 张量） 仅包含一个数字的张量叫作标量...
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深度学习与神经网络实战：从张量到TensorFlow
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