Tensor（张量）

张量的维度（秩）

tensor属性

tensor和numpy类似，具有类似的属性，例如：

数据类型dtpye

形状shape

几种tensor

constant

值不能改变的一种tensor

tf.constant(
    value,
    dtype=None,
    shape=None,
    name='Const'
)

不能够直接输出，需要使用session会话

placeholder

先占一个固定的位置，等后续再添加值的一种tensor

tf.compat.v1.placeholder(
    dtype,
    shape=None,
    name=None
)

注意：

x = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, shape=(1024, 1024))
y = tf.matmul(x, x)

with tf.compat.v1.Session() as sess:
  print(sess.run(y))  # ERROR: will fail because x was not fed.

  rand_array = np.random.rand(1024, 1024)
  print(sess.run(y, feed_dict={x: rand_array}))  # Will succeed.

Variable

值可以改变的一种tensor

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__init__(
    initial_value=None,
    trainable=None,
    validate_shape=True,
    caching_device=None,
    name=None,
    variable_def=None,
    dtype=None,
    import_scope=None,
    constraint=None,
    synchronization=tf.VariableSynchronization.AUTO,
    aggregation=tf.compat.v1.VariableAggregation.NONE,
    shape=None
)

SparseTensor

一种稀疏tensor，类似线性代数中稀疏矩阵的概念

spare = tf.SparseTensor(indices=[[0, 0], [1, 2]], values=[1, 2], dense_shape=[3, 4])
with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(tf.sparse_tensor_to_dense(spare)))

运行结果：

[[1 0 0 0]
 [0 0 2 0]
 [0 0 0 0]]

张量表示法