
variable、tensor与numpy的区别
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简介:
本文介绍了variable、tensor和numpy在编程中的区别,帮助读者理解它们各自的特性和应用场景。适合需要学习Python科学计算库的朋友阅读。
在TensorFlow里:使用张量(tensor)表示数据。使用图(graph)来描述计算任务,并在一个被称为会话(Session)的环境中执行这些图。通过变量 (Variable) 维护状态信息,利用feed和fetch为任意操作(arbitrary operation)赋值或获取输出结果。
定义:
- 张量(tensor):可以被视为多重向量空间映射到实数域的过程。具体来说,张量就是多维数组。
- 标量是张量的一种形式,即单个数值;
- 向量也是张量的一部分,代表一维数据集合;
- 矩阵同样是张量的实例,表示二维的数据结构;
- 类似地,矩阵中的矩阵也构成更高级别的张量。
在TensorFlow中:
- constant:常数类型的张量。
- variable:可变状态的变量。
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