新火種
2023-09-26 
TensorFlow：張量的屬性及操作方法
張量是 TensorFlow
中的基本數據類型，它表示一個多維數組，可以用來表示數學中的標量、向量、矩陣等概念。張量有以下幾個重要的屬性：
形狀（shape）：張量的維度和每個維度的大小，例如 [2, 3] 表示一個二維張量，有兩行三列。類型（dtype）：張量的數據類型，例如 tf.int32, tf.float32, tf.string 等。值（value）：張量的具體數值，可以是常量或變量。
TensorFlow 提供了多種創建和操作張量的方法，例如：
創建張量：可以使用 tf.constant, tf.Variable, tf.placeholder 等函數創建不同類型的張量，例如常量、變量、占位符等。結構操作：可以使用 tf.reshape, tf.transpose, tf.concat, tf.split 等函數改變張量的形狀、維度、順序等，例如轉置、重塑、合并、分割等。數學運算：可以使用 tf.add, tf.subtract, tf.multiply, tf.divide 等函數對張量進行加減乘除等數學運算，也可以使用 tf.math 模塊中的更多函數進行指數、對數、三角函數等高級運算。邏輯運算：可以使用 tf.equal, tf.greater, tf.less, tf.logical_and, tf.logical_or 等函數對張量進行比較、判斷、選擇等邏輯運算。統計運算：可以使用 tf.reduce_sum, tf.reduce_mean, tf.reduce_max, tf.reduce_min 等函數對張量進行求和、求平均、求最大值、求最小值等統計運算。
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