Tensorflow快餐教程(2) - 标量运算-低调大师

Tensorflow快餐教程(2) - 标量运算

2018-04-16 639

Tensorflow的Tensor意为张量。一般如果是0维的数组，就是一个数据，我们称之为标是Scalar；1维的数组，称为向量Vector；2维的数组，称为矩阵Matrics；3维及以上的数组，称为张量Tensor。
在机器学习中，用途最广泛的是向量和矩阵的运算。这也是我们学习中的第一个难关。
不过，这一节我们先打标量的基础。

上节我们学过，Tensorflow的运行需要一个Session对象。下面代码中所用的sess都是通过

sess = tf.Session()

获取的Session对象，以下就都省略不写了。

标量Scalar

标量是指只有一个数字的结构。
我们尝试将一个整数赋给一个Tensorflow的常量，看看是什么效果：

>>> a10 = 1
>>> b10 = tf.constant(a10)
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