6. TensorFlow チュートリアル --- 基本

この章では、TensorFlow の基本について学びます。まずテンソルのデータ構造を理解します。

Tensor データ構造
Tensor は、TensorFlow 言語の基本データ構造として使用されます。テンソルは、データ フロー グラフと呼ばれるフロー グラフ内の接続されたエッジを表します。テンソルは多次元配列またはリストとして定義されます。

テンソルは次の3つのパラメータによって識別されます-

1.
   ランク テンソル内の次元を表す単位はランクと呼ばれます。テンソルの次元数を識別します。テンソルのランクは、テンソルの次数または n 次元として説明できます。

2. 形状 行
   と列の数によってテンソルの形状が定義されます。

3. タイプ
   タイプは、テンソル要素に割り当てられたデータ タイプを記述します。

ユーザーはテンソルを構築するために次のアクティビティを考慮する必要があります-

1. n 次元配列を構築します。
2. n 次元配列を変換します。

TensorFlow にはさまざまな次元が含まれます。これらの寸法については以下で簡単に説明します-

1 次元テンソル
1 次元テンソルは、同じデータ型の値のセットを含む通常の配列構造です。

声明

>>> import numpy as np
>>> tensor_1d = np.array([1.3, 1, 4.0, 23.99])
>>> print tensor_1d

以下は、以下の画像に示す出力を含む実装です-

要素の文字列