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极客学院团队出品 · 更新于 2018-11-28 11:00:43

张量的阶、形状、数据类型

TensorFlow用张量这种数据结构来表示所有的数据.你可以把一个张量想象成一个n维的数组或列表.一个张量有一个静态类型和动态类型的维数.张量可以在图中的节点之间流通.

在TensorFlow系统中,张量的维数来被描述为.但是张量的阶和矩阵的阶并不是同一个概念.张量的阶(有时是关于如顺序度数或者是n维)是张量维数的一个数量描述.比如,下面的张量(使用Python中list定义的)就是2阶.

    t = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

你可以认为一个二阶张量就是我们平常所说的矩阵,一阶张量可以认为是一个向量.对于一个二阶张量你可以用语句t[i, j]来访问其中的任何元素.而对于三阶张量你可以用't[i, j, k]'来访问其中的任何元素.

数学实例 Python 例子
0 纯量 (只有大小) s = 483
1 向量(大小和方向) v = [1.1, 2.2, 3.3]
2 矩阵(数据表) m = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
3 3阶张量 (数据立体) t = [[[2], [4], [6]], [[8], [10], [12]], [[14], [16], [18]]]
n n阶 (自己想想看) ....

形状

TensorFlow文档中使用了三种记号来方便地描述张量的维度:阶,形状以及维数.下表展示了他们之间的关系:

形状 维数 实例
0 [ ] 0-D 一个 0维张量. 一个纯量.
1 [D0] 1-D 一个1维张量的形式[5].
2 [D0, D1] 2-D 一个2维张量的形式[3, 4].
3 [D0, D1, D2] 3-D 一个3维张量的形式 [1, 4, 3].
n [D0, D1, ... Dn] n-D 一个n维张量的形式 [D0, D1, ... Dn].

形状可以通过Python中的整数列表或元祖(int list或tuples)来表示,也或者用TensorShape class.

数据类型

除了维度,Tensors有一个数据类型属性.你可以为一个张量指定下列数据类型中的任意一个类型:

数据类型 Python 类型 描述
DT_FLOAT tf.float32 32 位浮点数.
DT_DOUBLE tf.float64 64 位浮点数.
DT_INT64 tf.int64 64 位有符号整型.
DT_INT32 tf.int32 32 位有符号整型.
DT_INT16 tf.int16 16 位有符号整型.
DT_INT8 tf.int8 8 位有符号整型.
DT_UINT8 tf.uint8 8 位无符号整型.
DT_STRING tf.string 可变长度的字节数组.每一个张量元素都是一个字节数组.
DT_BOOL tf.bool 布尔型.
DT_COMPLEX64 tf.complex64 由两个32位浮点数组成的复数:实数和虚数.
DT_QINT32 tf.qint32 用于量化Ops的32位有符号整型.
DT_QINT8 tf.qint8 用于量化Ops的8位有符号整型.
DT_QUINT8 tf.quint8 用于量化Ops的8位无符号整型.

原文:Tensor Ranks, Shapes, and Types

翻译:nb312

校对:[lonlonago]( https://github.com/lonlonago)

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