深度学习笔记

tensorflow中的tensor就是张量，是多维数组（多维列表），用阶来表示张量的维数，判断张量是几阶的可以看有几个方括号

import tensorflow as tf
a=tf.constant([1,5],dtype=tf.int64)
#直接打印a，会输出a的所有信息
print(a)

#打印a的数据类型
print(a.dtype) 

#打印a的形状
print(a.shape)

import tensorflow as tf 
import numpy as np
a=np.arange(0,5)
b=tf.convert_to_tensor(a,dtype=tf.int64)
print(a) 
print(b)

结果为
[0 1 2 3 4]
tf.Tensor([0 1 2 3 4], shape=(5,), dtype=int64)

　　

 

 生成随机数

d=tf.random.normal([2,2],mean=0.5,stddev=1)
print(d)
e=tf.random.truncated_normal([2,2],mean=0.5,stddev=1)
print(e)
f=tf.random.uniform([2,2],minval=0,maxval=1)
print(f)

结果为
tf.Tensor(
[[1.3626552 0.5091892]
 [1.1865652 0.5751934]], shape=(2, 2), dtype=float32)
tf.Tensor(
[[ 0.99196833  1.0803022 ]
 [ 0.2839067  -0.18373096]], shape=(2, 2), dtype=float32)
tf.Tensor(
[[0.5610157  0.6162615 ]
 [0.783057   0.71171486]], shape=(2, 2), dtype=float32)

　　

　　

标签：Tensor,dtype,random,笔记,学习,print,shape,深度,tf
来源： https://www.cnblogs.com/2020310148tjy/p/16188368.html