TensorFlow中的Tensor是什么?

Tensor(張量)

“張量”一詞最初由威廉·羅恩·哈密頓在1846年引入。對(duì),就是那個(gè)發(fā)明四元數(shù)的哈密頓:

圖 3
  • Tensor實(shí)際上就是一個(gè)多維數(shù)組(multidimensional array)

  • Tensor的目的是能夠創(chuàng)造更高維度的矩陣、向量。

圖 1

色彩的例子

彩色圖像文件(RGB)一般都會(huì)處理成3-d tensor,每個(gè)2d array中的element表示一個(gè)像素,R代表Red,G代表Green,B代表Blue

圖 2

多維數(shù)組

圖 4

把三維張量畫成一個(gè)立方體:

圖 5

更高維的張量:

圖 6

初始化一個(gè)向量

0維

tf.tensor(1).print();

1維

tf.tensor([1, 2, 3, 4]).print();
// or
tf.tensor1d([1, 2, 3]).print();

2維

tf.tensor([[1, 2], [3, 4]]).print();
// or
tf.tensor2d([[1, 2], [3, 4]]).print();

3維

tf.tensor([[[1], [2]], [[3], [4]]]).print();
// or
tf.tensor3d([[[1], [2]], [[3], [4]]]).print();

4維

tf.tensor([[[[1], [2]], [[3], [4]]]]).print();
// or
tf.tensor4d([[[[1], [2]], [[3], [4]]]]).print();

5維

tf.tensor([[[[[1], [2]], [[3], [4]]]]]).print();
// or
tf.tensor5d([[[[[1], [2]], [[3], [4]]]]]).print();

6維

tf.tensor([[[[[[1],[2]],[[3],[4]]],[[[5],[6]],[[7],[8]]]]]]).print();
// or
tf.tensor6d([[[[[[1],[2]],[[3],[4]]],[[[5],[6]],[[7],[8]]]]]]).print();

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