01 tenssor flowにおけるテンソル次元—Shapeパラメータの理解
12012 ワード
\quadはtenssor flowにあるすべてのデータはテンソルというデータ構造で表されています.tenssorflowを習い始めました.テンソルの次元の理解について、メモを取ります.\quadはまず栗を挙げます.
\quad栗をいくつか挙げます.対e:[[1,2,3],[4,5,6]]に対するe:[[1,2,3],[4,5,6]]に対するe:[[1,2,3],[4,5,6]]に対する第一次元次元:第一括弧内の要素は[[1,2,3],[4,836]である.最初の次元:最初の括弧内の要素は、\underbrace{[[1,2,3],[4,5,6]]である.｛element｝なので、一次元の長さは1です.最初の次元:最初の括弧内の要素はelement[[1,2,3],[4,5,6]]であるため、第一次元の長さは1である.第二の次元:第二の括弧内の要素は:[1,2,3]⏟el e m e n t,[4,5,6]⏟el e m e n tであるので、第二の長さは2である.二番目の次元:二番目の括弧内の要素は、\underbrace{[1,2,3]}_{element}\underbrace{[4,5,6]}_｛element｝なので、二次元の長さは2です.第二次元:第二括弧内の要素は、element[1,2,3]であり、element[4,5,6]であるため、第二次元の長さは2である.第三の次元:第三の括弧内の要素は、1⏟e l e m e n t、2⏟e l e m e n t、3⏟e l e m e n tであるため、第三次元の長さは3である.三番目の次元:三番目の括弧内の要素は、\underbrace｛1｝_｛element｝、\underbrace｛2｝_｛element｝、\underbrace｛3｝_｛element｝なので、三次元の長さは3です.第三次元:第三括弧内の要素は、element 1、element 2、element 3であるため、第三次元の長さは3である. 対d:[[1,2],[3,4]],[[1,2],[3,4]]対d:[[[1,2]],[3,4]]]]対d:[[1,2],[3,4],[1,3,4]],[1,2],[3,4],[1,3,4],[1,3,3,4],[1,3,3,4]],[1,3,3,3,3,1,4],[1,3,3,3,4],1,1,1,1,3,3,3,1,4],1,1,3,3,4],[1,4],[1,1,4],[1,4],[8]⏟el e m e n tなので、1次元の長さは2です.最初の次元:最初の括弧の中の要素は、\underbrace{[[1,2]、[3,4]]です.｛element｝、\underbrace{[[5,6]、[7,8]]_{element}\ですので、1次元の長さは2です.第一次元:第一括弧内の要素は、element[[1,2]、[3,4],element[[5,6],[7,8]]であるため、第一次元の長さは2である.第二の次元:第二の括弧内の要素は、[1,2]⏟el e m e n t,[3,4]⏟el e m e n tであるので、第二の長さは2である.二番目の次元:二番目の括弧内の要素は、\underbrace{[1,2]}_｛element｝、\underbrace{[3,4]}_{element}\だから二次元の長さは2です.二番目の次元:二番目の括弧内の要素は、element[1,2]であり、element[3,4]であるため、二次元の長さは2である.第三の次元:第三の括弧内の要素は、1⏟e l e m e n t、2⏟e l e m e n tであるため、第三次元の長さは2である.三番目の次元:三番目の括弧内の要素は、\underbrace｛1｝_｛element｝、\underbrace｛2｝_{element}\ですので、三次元の長さは2です.第三次元:第三括弧内の要素は、element 1、element 2ですので、第三次元の長さは2です. 補足:個人的にはtensorFlowが分かりますか?Tensorとは何ですか?なぜFlowができますか
import tensorflow as tf
a = tf.constant([1.0, 2.0], name='a')
b = tf.constant([2.0, 3.0], name='b')
result = tf.add(a, b, name='add')
print(result)Tensor("add:0", shape=(2,), dtype=float32)a = tf.constant(1)
b = tf.constant([1, 2, 3])
c = tf.constant([[1,2],[3,4],[5,6]])
d = tf.constant([[[1,2],[3,4]],[[5,6],[7,8]]])
e = tf.constant([[[1,2,3],[4,5,6]]])
print("a:",a)
print("b:",b)
print("c:",c)
print("d:",d)
print("e:",e)a: Tensor("Const_164:0", shape=(), dtype=int32)
b: Tensor("Const_165:0", shape=(3,), dtype=int32)
c: Tensor("Const_166:0", shape=(3, 2), dtype=int32)
d: Tensor("Const_167:0", shape=(2, 2, 2), dtype=int32)
e: Tensor("Const_168:0", shape=(1, 2, 3), dtype=int32)a： 0
b： 1， 3
c： 2， 3， 2
d： 3， 2， 2， 2
e： 3， 1， 2， 3
\quad栗をいくつか挙げます.