Tensorflow教程（3）什么是张量？什么是数据流图？

Tensorflow = Tensor（张量） + flow（数据流图）

1、张量

张量可不是“麻辣烫”！张量是一个很抽象的概念，直观的来说，张量在tensorflow中就像一个杯子，起到保存数据的作用，我们也可以把张量看成一个不同维度的数组。

0阶的张量是一个标量，就是一个数值；

1阶的张量是一个向量；

2阶的张量是一个矩阵；

3阶的张量是一个三维矩阵。

以此类推...

#定义0阶张量

a = tf.constant(2.,name="a")

#定义1阶张量

b = tf.constant([3],name="b")

#定义2阶张量

c = tf.constant([[4,5]],name="c")

print(a)

print(b)

print(c)

输出结果：

Tensor("a:0", shape=(), dtype=float32)

Tensor("b:0", shape=(1,), dtype=int32)

Tensor("c:0", shape=(1, 2), dtype=int32)

a、b、c三个张量分别是0阶、1阶、2阶，可以看出来Tensor有类型、形状两个属性。

2、数据流图

如果大家看过官方的教程，那么对上图肯定很熟悉。所谓Tensorflow，简单的说，就是tensor（张量）数据在图中flow（流动）计算的过程。

import tensorflow as tf

tf.reset_default_graph()

with tf.variable_scope("a"):

    a = tf.constant(1,name="a")

with tf.variable_scope("b"):

    b = tf.constant(2,name="b")

with tf.variable_scope("c"):

    c = tf.constant(3,name="c")

output1 = tf.add(a,b,name="out1")

output2 = tf.add(c,output1,name="out2")

write = tf.summary.FileWriter("E://logs",tf.get_default_graph())

write.close()

我这里使用tensorboard来查看数据流图，将数据流图存储在e://logs目录下，然后终端执行：

tensorboard --logdir=e://logs//

打开tensorboard可以看到如图结果：

这个数据流图就为我们很好的演示了“tensor（张量）数据在图中flow（流动）计算的过程”。我们定义三个张量a，b，c，其中out1=a+b，out2=out1+c，得到最终结果。

巴特西

Tensorflow教程（3）什么是张量？什么是数据流图？

1、张量

2、数据流图

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