5 张量运算--神经网络与深度学习——TensorFlow2.0实战
作者：Irain
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目录
1 基本数学运算
加减乘除运算、幂运算、对数运算、矩阵运算等。
1.1 加减乘除运算
减法、乘法、除法运算也是一样的,都是这两个张量逐元素的运算，并且要求各个张量中的元素数据类型必须一致。
1.2 幂指对数运算
1.2.1 一维张量幂运算
1.2.2 二维张量幂运算
1.2.3 张量平方和平方根
1.3 自然指数
1.4 对数运算
1.4.1 自然对数运算
1.4.2 其他对数运算
指数运算和对数运算不在同一个模块中，以及没有提供以其他自然数为底的对数运算
.TensorFlow只有ln x，没有其他对数。表示其他对数，又ln x 相除代替。
1.5 其他运算
2 三角函数和反三角函数运算
3 重载运算符
4 广播机制
4.1 加法例子
4.2 乘法例子
★当张量和一个数字进行运算时，会将这个数字值广播到张量的各个元素
5 张量和NumPy数组之间的相互转换
NumPy数组转化为张量: tf.constant(); tf.convert_ to. _tensor
.张量转换为NumPy数组: Tensor.numpy()
5.1 Numpy转Tensor
当张量和NumPy数组共同参与运算时:.
★执行TensorFlow操作，那么TensorFlow .将自动的把NumPy数组转换为张量。
5.2 Tensor转Numpy
★执行NumPy操作，那么NumPy将自动的张量转换为NumPy数组。
6 使用运算符操作
★只要操作数中有一个Tensor对象，就把所有的操作数都转化为张量，然后再进行运算。
发布：2020年6月16日