什么是Tensor

https://blog.csdn.net/kansas_lh/article/details/79321234

tensor是tensorflow基础的一个概念——张量。 
Tensorflow用到了数据流图,数据流图包括数据(Data)、流(Flow)、图(Graph)。Tensorflow里的数据用到的都是tensor,所以谷歌起名为tensorflow。 
下面介绍张量几个比较重要的概念

张量的维度(秩):Rank/Order 
这里写图片描述
Rank为0、1、2时分别称为标量、向量和矩阵,Rank为3时是3阶张量,Rank大于3时是N阶张量。这些标量、向量、矩阵和张量里每一个元素被称为tensor element(张量的元素),且同一个张量里元素的类型是保持一样的。

Tensor的属性

1.数据类型dtype d是data的首字母,type是类型的意思。tensor里每一个元素的数据类型是一样的。类似于Numpy中ndarray.dtype,tensorflow里的数据类型可以有很多种,比方说tf.float32就是32位的浮点数,tf.int8就是8位的整型,tf.unit8就是8位的无符号整型,tf.string为字符串等等。 
2.形状Shape 类似于Numpy中ndarray.shape,比方说一个2行3列的二维矩阵,他的形状就是2行3列。 
3.其他属性 device是tensor在哪个设备上被计算出来的,graph是tensor所属的图,name是tensor的名字 
,op是operation的缩写是产生这个tensor的操作运算,对应图上的结点,这些结点接收一些tensor作为输入并输出一些tensor。还有等等属性,可以查阅官网。 
tensor和Numpy有很多共同的性质,tensorflow的作者应该参考了numpy(个人臆测)

几种Tensor 
1.Constant(常量)是值不能改变的一种tensor,定义在tf.constant这个类里。

这里写图片描述 
constant中有几个属性,value就是constant的数值,我们可以给他赋值,比方说0维的scalar,1维的Vector,2维的matrix或者是3维的张量。dtype、shape、name刚都有写过,verify_shape是布尔值,用于验证值的形状。除了value外都不一定要指定,可以有默认的值但是必须要有一个value。 
2.Variable(变量)是值可以改变的一种tensor,定义在tf.Variable这个类中。构造函数如下图,我也看不懂其实。 
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3.Placeholder(占位符)先占住一个固定的位置,之后在往里面添加值的一种Tensor。定义在tf.placeholder中。这里只有三个属性如下图。并没有value,因为赋值后就不是占位符了。只有dtype,shape,name三个属性。赋值的机制用到了python中字典,即feed_dict。 
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x = tf.palceholder(tf.float32, shape=(1024, 1024))
y = tf.matmul(x, x)
with if.Session() as sess:
    print(sess.run(y))
    rand_array = np.random.rand(1024, 1024)
    print(sess.run(y, feed_dict = {x: rand_array}))
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比刚说官网的例子定义了x占位符,数值类型是tf.float32,形状是1024*1024的二维矩阵。在用会话正式运行图的时候用feed_dict,首先给一个键后加真实的值。

4.SparseTensor(稀疏张量)是一种稀疏的Tensor,类似线代中稀疏矩阵。定义时只需要定义非0的数,其他的数会自动填充。 
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Tensor表示法 
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tf.Tensor就是名字,’Const’是名字。0是索引,表示张量是这个计算中产生的第几个。shape=()是形状,这个是标量所以是空,dtype为数据类型。

posted @ 2018-09-06 22:36  _海阔天空  阅读(9132)  评论(1编辑  收藏  举报