本篇文章给大家分享的是有关TensorFlow中的Tensor是什么，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。

站在用户的角度思考问题，与客户深入沟通，找到台安网站设计与台安网站推广的解决方案，凭借多年的经验，让设计与互联网技术结合，创造个性化、用户体验好的作品，建站类型包括：成都网站制作、成都做网站、企业官网、英文网站、手机端网站、网站推广、空间域名、网络空间、企业邮箱。业务覆盖台安地区。

Tensor(张量)

“张量”一词最初由威廉·罗恩·哈密顿在1846年引入。对，就是那个发明四元数的哈密顿：

• Tensor实际上就是一个多维数组（multidimensional array）

• Tensor的目的是能够创造更高维度的矩阵、向量。

色彩的例子

彩色图像文件（RGB）一般都会处理成3-d tensor，每个2d array中的element表示一个像素，R代表Red，G代表Green，B代表Blue

多维数组

把三维张量画成一个立方体：

更高维的张量:

初始化一个向量

0维

tf.tensor(1).print();

1维

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

2维

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

3维

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

4维

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

5维

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

6维

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

以上就是TensorFlow中的Tensor是什么，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注创新互联行业资讯频道。

网页标题：TensorFlow中的Tensor是什么
转载来于：http://myzitong.com/article/jjhopo.html