【TensorFlow】——不同shape的tensor在神经网络中的应用(scalar,vector,matrix)

目录

1、scalar——标量

1)在神经网络中存在的场景

 2)one_hot编码

3)举例应用

2、vector——向量

​ 3、matrixs——矩阵

4、dim=3的tensor

5、dim=4的tensor

6、dim=5的tensor


本文主要的目的是让初学者对tensor的各种形式的使用场景有个大概的了解,至于代码的具体含义可以不管

【TensorFlow】——不同shape的tensor在神经网络中的应用(scalar,vector,matrix)

1、scalar——标量

1)在神经网络中存在的场景

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 2)one_hot编码

假设有m种分类,那么经过one_hot编码后,会使得属于的那一类的值为1,其余类为0

 

3)举例应用

在深度学习中,图像识别是通过训练是通过一个batch(每个batch含有若干图片)一个batch进行训练网络模型,而不是一张一张图片进行训练,将每张图片得到的loss的均值作为该batch的loss,然后这个batch作为一个样本进行看待

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2、vector——向量

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【TensorFlow】——不同shape的tensor在神经网络中的应用(scalar,vector,matrix) 3、matrixs——矩阵

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4、dim=3的tensor

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【TensorFlow】——不同shape的tensor在神经网络中的应用(scalar,vector,matrix) 

5、dim=4的tensor

卷积神经网络

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【TensorFlow】——不同shape的tensor在神经网络中的应用(scalar,vector,matrix) 

6、dim=5的tensor

比卷积神经网络多了一个任务数的维度

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