import tensorflow as tf#tf.constant 是乙個計算，這個計算的結果為乙個張量，儲存在變數a中。
a = tf.constant([1.0,2.0],name="a")
b = tf.constant([2.0,3.0],name="b")
result = tf.add(a,b,name="add")
print (result)
'''#輸出：
tensor("add:0",shape=(2,),dtpye=float32)
"add:0"說明了result這個張量是計算節點"add"輸出的第乙個結果
張量的第二個屬性是張量的維度（shape）
張量的第三個屬性是型別（type），每個張量會有乙個唯一的型別
tensorflow 張量生成
coding utf 8 import tensorflow as tf import numpy as np 建立張量 a tf.constant 1 5 dtype tf.int64 print a a print a.dtype a.dtype print a.shape a.shape a ...
Tensorflow張量（tensor）解析
tensor是tensorflow基礎的乙個概念 張量。定義在 framework ops.py tensorflow用到了資料流圖，資料流圖包括資料 data 流 flow 圖 graph tensorflow裡的資料用到的都是tensor，所以谷歌起名為tensorflow。下面介紹張量幾個比較...
tensorflow 張量的理解
可以把張量理解成乙個陣列或列表，乙個張量有乙個靜態型別和動態型別的維數.張量可以在圖中的節點之間流通.在tensorflow系統中，張量的維數來被描述為階.但是張量的階和矩陣的階並不是同乙個概念.張量的階 有時是關於如順序或度數或者是n維 是張量維數的乙個數量描述.比如，下面的張量 使用python...