TensorFlow——tensor（张量）的基本操作

        在TensorFlow中tensor（张量）无疑是最常用到的数据类型，什么是tensor呢？有人可能认为维度超过三维的矩阵才能叫tensor，但其实scalar（标量）可以看做0维的张量，vector（向量）可以看成1维的张量，matrix（矩阵）可以看做2维的张量。此外，张量内部数据的数据类型可以分为：int、float、string、double、Bool类型。下面将演示一些tensor的操作：

• 创建张量

# 创建常量（标量）
tf.constant(1)  # 直接创建int32
Out[3]: 

tf.constant(2.)  # 直接创建float32
Out[4]: 

tf.constant(2.0) # 直接创建float32
Out[5]: 

tf.constant(21, dtype=tf.double)  # 创建标量，指定类型
Out[8]: 

tf.constant([True, False])
Out[9]: 

• 查看是否为张量

In[14]: import numpy as np
In[15]: b = np.arange(5)
In[16]: c = tf.convert_to_tensor(b)
In[17]: isinstance(b,tf.Tensor)
Out[17]: False

In[18]: isinstance(c, tf.Tensor)
Out[18]: True

• 数据类型转换及张量转换

d = tf.Variable(1)
d
Out[25]: 

tf.cast(d,dtype= tf.double)
Out[27]: 

tf.cast(h, dtype = tf.bool)
Out[31]: 


aa = 1
tf.convert_to_tensor(aa)
Out[29]: