tensor（tensorflow list和tensor的区别）

本文目录

• tensorflow list和tensor的区别
• 对tensor变量切片等操作怎么进行
• tensor发环境莫名丢失
• 如何对一个tensor内的所有元素作用本地函数
• mindspore的tensor与numpy数据类型转换问题
• tensor 与 vector 有什么区别
• 如何理解TensorFlow中的tensor
• python如何判断tensor是否存在某个元素
• tensorflow gpu版本运行时怎么知道有没有调用gpu以及cuda加速
• 如何在spyder中使用tensorflow

tensorflow list和tensor的区别

tensor 读音：英 名词：张肌，张量例如：Next we set some other properties of the body: mass and the inertia tensor. 下一步我们设置物体的一些其它属性：质量和惯性张量。 tensorflow list是tensorflow列表；TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从图象的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。

对tensor变量切片等操作怎么进行

可以直接取tensor变量的一部分，但是不能给tensor变量赋值》》》 import numpy as np》》》 import theano》》》 from theano.tensor.basic import as_tensor_variable》》》 b=np.random.rand(4,2)》》》 m=as_tensor_variable(b)》》》 mSubtensor{int64}.0》》》 n=m #取m的第一个值，n是Subtensor》》》 nSubtensor{int64}.0》》》 n.eval()array(0.3710058805503049)》》》 m.eval()array()

tensor发环境莫名丢失

tensor是tensorflow基础的一个概念，张量。tensor2tensor是Google开发的一个工具包，常被用来做机器翻译的框架，在安装的时候，如果直接pipinstalltensor2tensor安装将导致会安装2.0版本以上的tensorflow。而实际上tensor2tensor只支持2.0以下的版本tensorflow。主要问题是安装配置文件中dopamine-rl的版本没有指定，而默认安装则2.0以上的版本，自动安装2.0以上的tensorflow依赖。

如何对一个tensor内的所有元素作用本地函数

基本使用 使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow: 使用图 (graph) 来表示计算任务. 在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图. 使用 tensor 表示数据. 通过 变量 (Variable) 维护状态. 使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作(arb

mindspore的tensor与numpy数据类型转换问题

（1）自定义loss跟定义一个nn.layer没有本质区别，继承nn.cell。（2）封装WithLossCell是为了方便使用。想根lable，优化器解耦的话，建议参考Model里面的写法，自...

tensor 与 vector 有什么区别

张量积(tensorproduct)，可以应用于不同的上下文中如向量、矩阵、张量、向量空间、代数、拓扑向量空间和模。在各种情况下这个符号的意义是同样的:最一般的双线性运算。在某些上下文中也叫做外积。tensor是矩阵分析里面的张量，表示高维数组，或者叫多路数据。二阶张量就是矩阵，一阶张量就是向量。高阶SVD相对于矩阵SVD更能提取出高维数据的内在结构。Vector类在java中可以实现自动增长的对象数组;vector在C++标准模板库中的部分内容，它是一个多功能的，能够操作多种数据结构和算法的模板类和函数库。(1)矢量：具有方向性的量。(2)编程语言方面：vector是C++标准模板库中的部分内容，中文偶尔译作“容器”，但并不准确。它是一个多功能的，能够操作多种数据结构和算法的模板类和函数库。vector之所以被认为是一个容器，是因为它能够像容器一样存放各种类型的对象，简单地说，vector是一个能够存放任意类型的动态数组，能够增加和压缩数据。

如何理解TensorFlow中的tensor

基本使用使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow:使用图 （graph） 来表示计算任务。在被称之为 会话 （Session） 的上下文 （context） 中执行图。使用 tensor 表示数据。通过 变量 （Variable） 维护状态。使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作（arbitrary operation） 赋值或者从其中获取数据。综述TensorFlow 是一个编程系统， 使用图来表示计算任务。 图中的节点被称之为 op（operation 的缩写）。 一个 op 获得 0 个或多个 Tensor, 执行计算，产生 0 个或多个 Tensor. 每个 Tensor 是一个类型化的多维数组。例如， 你可以将一小组图像集表示为一个四维浮点数数组，这四个维度分别是 .一个 TensorFlow 图描述了计算的过程。 为了进行计算， 图必须在 会话 里被启动。会话 将图的 op 分发到诸如 CPU 或 GPU 之类的 设备 上， 同时提供执行 op 的方法。这些方法执行后， 将产生的 tensor 返回。 在 Python 语言中， 返回的 tensor 是numpy ndarray 对象； 在 C 和 C++ 语言中， 返回的 tensor 是tensorflow::Tensor 实例。计算图TensorFlow 程序通常被组织成一个构建阶段和一个执行阶段。 在构建阶段， op 的执行步骤被描述成一个图。 在执行阶段， 使用会话执行执行图中的 op.例如， 通常在构建阶段创建一个图来表示和训练神经网络， 然后在执行阶段反复执行图中的训练 op.TensorFlow 支持 C, C++, Python 编程语言。 目前， TensorFlow 的 Python 库更加易用，它提供了大量的辅助函数来简化构建图的工作， 这些函数尚未被 C 和 C++ 库支持。三种语言的会话库 （session libraries） 是一致的。构建图构建图的第一步， 是创建源 op （source op）。 源 op 不需要任何输入， 例如 常量 （Constant）。 源 op 的输出被传递给其它 op 做运算。Python 库中， op 构造器的返回值代表被构造出的 op 的输出， 这些返回值可以传递给其它op 构造器作为输入。TensorFlow Python 库有一个默认图 （default graph）， op 构造器可以为其增加节点。 这个默认图对许多程序来说已经足够用了。 阅读 Graph 类 文档

python如何判断tensor是否存在某个元素

可以利用in运算符来进行判断。如果在指定的序列中找到值返回True，否则返回False。运算符notin表示如果在指定的序列中没有找到值返回True，否则返回False。Python字典in操作符用于判断键是否存在于字典中，如果键在字典dict里返回true，否则返回false。此方法用于列表可以判断元素是否在列表中。

tensorflow gpu版本运行时怎么知道有没有调用gpu以及cuda加速

首先需要看你的PC配置是否够，TF的GPU模式只支持N卡，然后计算能力高于3.0，具体可以查：安装教程可以参考：Ubuntu16.04上gtx1080的cuda安装July172016目前tensorflow是一个非常流行的深度学习计算框架，常规硬件及系统的安装方法官方的doc已经说的很清楚了，但是因为系统是ubuntu16.04,显卡是GTX1080,所以不可避免的要折腾起来。在上一篇已经在16.04上安装好了驱动。接下来其实重点安装的是CUDA和cuDNN.首先说为什么要安装CUDA和cuDNN，关于采用GPU计算比CPU有速度有多少提升的benchmark找找就有，这次重点是怎么让tensorflow充分用的上GTX1080能力。具体的就是如何把支持GTX1080的CUDA和cuDNN装起来，然后让tensorflow认识我们新装的CUDA和cuDNN。首先总体说下安装步骤：1首先要注册NVIDIAdeveloper的帐号，分别下载CUDA和cuDNN2确认准备gcc版本，安装依赖库sudoapt-getinstallfreegl3安装CUDA4解压cuDNN5clonetensorflow源码，configure配置6编译安装7最后一哆嗦,测试！准备工作在正式开始前，需要做几个准备工作，主要是大概先看下文档cudaFAQtensorflow的安装文档cuda-gpu的支持列表/计算能力/FAQcudnn5.1有多牛cudatookit下载页面CUDA_Installation_Guide_Linux.pdfcudnnUserGuide文档看过之后接下来就是实际动手的过程：1注册NVIDIAdeveloper的帐号，分别下载CUDA和cuDNN1.1下载CUDA打开cudatoolkit下载页面,GTX1080要用的是CUDA8。先点击JOIN,注册帐号。完了后，再回到cudatoolkit下载页面。选择linux,x86-64,ubuntu,16.04,runfile(local)1.2下载cuDNN进入cudnn的下载页,一堆调查,日志写时下载的是CreatingTensorFlowdevice(/gpu:0)-》(device:0,name:GeForceGTX1080,pcibusid:0000:01:00.0)Initialized!Step0(epoch0.00),8.4msMinibatchloss:12.054,learningrate:0.010000Minibatcherror:90.6%Validationerror:84.6%Minibatcherror:0.0%Validationerror:0.7%Step8500(epoch9.89),4.7msMinibatchloss:1.601,learningrate:0.006302Minibatcherror:0.0%Validationerror:0.9%Testerror:0.8%

如何在spyder中使用tensorflow

既然你问到了这个问题,说明你已经打开了Spyder

1.安装tensorflow,这个可以在官网上查找,我不能放链接,说是违反知道规章. 注意你要下载的版本,是GPU还是CPU的

2.剩下的就简单了:

3.学习教程推荐极客学院的tensorflo中文版,简单易懂.

还有什么不会的尽管问我.我现在就在用Spyder,下面是我的Spyder运行的tensorflow程序界面:

不懂得可以追问!