5 张量运算--神经网络与深度学习——TensorFlow2.0实战
作者:IrainQQ:2573396010微信:18802080892目录1 基本数学运算1.1 加减乘除运算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5 张量
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
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