可以把張量理解成乙個陣列或列表，乙個張量有乙個靜態型別和動態型別的維數.張量可以在圖中的節點之間流通.
在tensorflow系統中，張量的維數來被描述為階.但是張量的階和矩陣的階並不是同乙個概念.張量的階（有時是關於如順序或度數或者是n維）是張量維數的乙個數量描述.比如，下面的張量（使用python中list定義的）就是2階.
t = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]tensorflow中張量的理解
自己通過網上查詢的有關張量的解釋，稍作整理。tensorflow用張量這種資料結構來表示所有的資料.你可以把乙個張量想象成乙個n維的陣列或列表.乙個張量有乙個靜態型別和動態型別的維數.張量可以在圖中的節點之間流通.在tensorflow系統中，張量的維數來被描述為階.但是張量的階和矩陣的階並不是同乙...
tensorflow中張量的理解
自己通過網上查詢的有關張量的解釋，稍作整理。tensorflow用張量這種資料結構來表示所有的資料.你可以把乙個張量想象成乙個n維的陣列或列表.乙個張量有乙個靜態型別和動態型別的維數.張量可以在圖中的節點之間流通.在tensorflow系統中，張量的維數來被描述為階.但是張量的階和矩陣的階並不是同乙...
tensorflow中張量的理解
自己通過網上查詢的有關張量的解釋，稍作整理。tensorflow用張量這種資料結構來表示所有的資料.你可以把乙個張量想象成乙個n維的陣列或列表.乙個張量有乙個靜態型別和動態型別的維數.張量可以在圖中的節點之間流通.階在tensorflow系統中，張量的維數來被描述為階.但是張量的階和矩陣的階並不是同...