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PaddlePaddle实战教程（一）Tensor基础
参考：飞桨PaddlePaddle-源于产业实践的开源深度学习平台 Tensor（张量）介绍 同Pytorch一样，PaddlePaddle用Tensor来表示数据，在神经网络中传递的数据均Tensor。Tensor可以将其理解为多维数组，其可以具有任意多的维度，不同Tensor可以有不同的数据类型 (dtype) 和形状 (shape)。同一TensInput 0 of layer conv2d is incompatible with the layer: expected ndim=4, found ndim=3. Full shape re
Input 0 of layer conv2d is incompatible with the layer: expected ndim=4, found ndim=3. Full shape received: [None, 208, 1] 情景：在卷积用于结构化数据时，自定义Keras类中Conv2D卷积调用报错 报错原因：输入数据是3维的，不符合卷积要求，卷积要求是4维的 卷积计算要求输入numpy操作
维数 np.ndim(A) A.shape返回元组（tuple） A.shape[0] 点乘/点积 np.dot(A,B)或A@B 需要 A的第1维 和 B的第0维 相等，否则报错“not aligned”NumPy 基本语法汇总
NumPy 基本语法汇总 Numpy是Python科学计算库,用于快速处理任意维度的数组，可以处理N维数组， 支持向量化运算，其底层是由C语言编写的，运算速度相比较PYTHON会非常快， 这也是大数据常用numpy来计算的原因，其对数组的操作速度不受python解释器的影响。 ndarray属性 属性描述Tensor基本理论
Tensor基本理论 深度学习框架使用Tensor来表示数据，在神经网络中传递的数据均为Tensor。 Tensor可以将其理解为多维数组，其可以具有任意多的维度，不同Tensor可以有不同的数据类型 (dtype) 和形状 (shape)。 同一Tensor的中所有元素的dtype均相同。如果对 Numpy 熟悉，Tensor是类似《Python深度学习》读书笔记（一）
文章目录 2.2张量1、0D张量——标量：仅包含一个数字的张量叫做标量。2、1D张量——向量：一个轴3、2D张量——矩阵：两个轴行和列4、3D张量与更高维张量5、关键属性 张量运算1、广播2、点积3、变形 2.2张量 张量（tensor）：矩阵是二维张量，张量是矩阵任意维度上的推广。 1、0D张量Tensor基础实践
Tensor基础实践 飞桨（PaddlePaddle，以下简称Paddle）和其他深度学习框架一样，使用Tensor来表示数据，在神经网络中传递的数据均为Tensor。 Tensor可以将其理解为多维数组，其可以具有任意多的维度，不同Tensor可以有不同的数据类型 (dtype) 和形状 (shape)。 同一Tensor的中所有元素的dtypenumpy.tile用法
先说下在numpy中，个人对array的维度的比较形象的理解： array的维度就是从最外边的[]出发（可理解为array的声明），一直找到具体数值而经过的[]的数量（含最后的数值，它是最后一维） 比如： （1） [1,2]的维度是(2,),因为最外层的[]仅仅是声明，穿过该[]，直接找到数值，所以是一维的，数量是2. （2） [[1,2],切片和索引
import numpy as np # 基本索引及切片 ar = np.arange(20) print(ar) print(ar[4]) print(ar[3:6]) print('-----') # 一维数组索引及切片 ar = np.arange(16).reshape(4,4) print(ar, '数组轴数为%i' %ar.ndim) # 4*4的数组 print(ar[2], '数组轴数为%i' %ar[2].ndim)B02_NumPy数据属性（ndarray.ndim，ndarray.shape，ndarray.itemsize，ndarray.flags）
NumPy数组属性 本章节我们将来了解 NumPy 数组的一些基本属性。 NumPy 数组的维数称为秩（rank），秩就是轴的数量，即数组的维度，一维数组的秩为 1，二维数组的秩为 2，以此类推。 在 NumPy中，每一个线性的数组称为是一个轴（axis），也就是维度（dimensions）。比如说，二维数组相当于是两个一维数组吴裕雄--天生自然神经网络与深度学习实战Python+Keras+TensorFlow：深度学习的线性代数基础
import numpy as np #构建一个含有一个常数12的0维张量 x = np.array(12) print(x) #ndim表示张量的维度 print(x.ndim) x1 = np.array([11,12,13]) print(x1) print(x1.ndim) x2 = np.array([[11,12,13],[14,15,16]]) print(x2) print(x2.ndim) W1 = np.array([[1,2],numpy 调整数组矩阵大小以及部分属性像shape，reshape，ndim，size，itemsize等
numpy 调整数组大小以及部分属性 ndarray.shape* 这个数组属性返回一个包含数组维度的元组，它也可以用于调整数组大小 import numpy as np a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) print(a) print(a.shape) 调整数组大小 a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) a.shape=(3,2) print(a)开始Python机器学习——numpy
a.ndim指的是几维矩阵，一般我们都是一维和二维的，比如下图就是二维的，用[]括起来各个一维的 reshape改变构造维度，这个很常用哦 a.size#元素个数