一般來說，當前所有機器學習系統都是用張量作為基本的資料結構
張量是乙個資料容器，它包含的資料幾乎總是數值資料，因此它是數字的容器，矩陣是二維張量， 張量是矩陣向任意維度的推廣。
張量的維度，叫做軸。
張量由以下幾個關鍵屬性來定義：
軸的個數、形狀、資料型別
深度學習中所有資料張量的第乙個軸（0軸，因為索引從0開始）都是樣本軸（samples axis，有時也叫樣本維度）。在mnist的例子中，樣本就是數字影象。
此外，深度學習模型不會同時處理整個資料集，而是將資料拆分成小批量。
對於這種批量張量，第乙個軸（0軸）叫做批量軸（batch axis）或批量維度（batch dimension）
• 向量資料：2d資料，形狀為（samples，features）。
• 時間序列資料 或 序列資料，3d張量，形狀為（samples，timesteps，features）
• 影象：4d張量，形狀為（samples，height，width，channels ）或（samples，frames，channels，height，weight）
神經網路的資料表示 張量 Tensor
張量 tensor 是乙個資料容器，它所包含的一般是數值資料。下面是張量中的一些名詞 import numpy as np x np.array 12 x array 12 x.ndim 0 x np.array 12 3,6 14,7 x array 12 3,6 14,7 x.ndim 1這個向...
神經網路的資料表示
深度學習中的資料儲存在多維numpy陣列中，也叫張量 tensor 一般來說，當前所有機器學習系統都使用張量作為基本的資料結構。張量對這個領域非常重要，重要到google 的tensorflow 都以它來命名。那麼什麼是張量？張量這一概念的核心在於，它是乙個資料容器。它包含的資料幾乎總是數值資料，因...
神經網路中的資料表示
當前所有機器學習系統都使用張量作為基本資料結構。張量對這個領域非常重要，重要到 google 的 tensorflow 都是以它來命名的。那麼什麼是張量？標量 英語 scalar 又稱純量，是只有大小 沒有方向 可用實數表示的乙個量。實際上標量就是實數，標量 這個稱法只是為了區別於向量。標量可以是負...