ai_tutorials/tensorflow_tensor_operations

🎯 TensorFlow 张量操作入门指南

📚 张量是TensorFlow的核心数据结构，以下是关键知识点：

1. 基础概念

   • 张量本质是多维数组（Tensor）
   • 0维：标量（Scalar）📦
   • 1维：向量（Vector）📏
   • 2维：矩阵（Matrix）🧮
   • N维：高维数组（N-D Array）🌀
   

2. 常用操作

   • tf.constant() 创建常量 tensors
   • tf.shape() 获取张量维度信息
   • tf.reshape() 改变张量形状
   • tf.concat() 拼接张量
   • tf.split() 切分张量
   • tf.tile() 镜像扩展张量
   • tf.range() 生成数值序列

3. 实践示例

   import tensorflow as tf
   # 创建一个3x3矩阵
   matrix = tf.constant([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
   # 获取形状
   print(tf.shape(matrix))  # 输出: [3,3]
   # 改变形状为2x2x2
   reshaped = tf.reshape(matrix, [2,2,2])
   

💡 操作技巧：

• 使用tf.newaxis增加维度（例如：x = tf.expand_dims(tensor, axis=0)）
• 通过tf.nn模块实现高级操作（如卷积、池化）
• 善用tf.debugging进行断言检查

📌 扩展阅读：

• 想深入了解TensorFlow基础概念？请查看 /ai_tutorials/tensorflow_get_started
• 更多实战案例可参考 /ai_tutorials/tensorflow_tensorboard

📊 常见张量操作对比：

🔍 深入理解张量操作对构建神经网络至关重要，建议配合可视化工具观察数据流动。