TensorFlow计算图是由op和tensor组成，那么tensor一般都用来代表什么呢？显然，像模型的输入数据、网络权重、输入数据经op处理后的输出结果都需要用张量或特殊张量进行表达。既然tensor在TensorFlow体系架构中如此重要，因此本

本文作者：李杰TF计算图从逻辑层来讲，由op与tensor构成。op是项点代表计算单元，tensor是边代表op之间流动的数据内容，两者配合以数据流图的形式来表达计算图。那么op对应的物理层实现是什么？TF中有哪些op，以及各自的适用场景是

关于TensorFlowTensorFlow是一个采用数据流图（dataflowgraphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU），

张量引入pytorch，生成一个随机的5x3张量from__future__importprint_functionimporttorchxtorch.rand(5,3)print(x)tensor(0.5555,0.7301,0.5655,

张量（Tensor）在Tensorflow中，变量统一称作张量（Tensor）。张量（Tensor）是任意维度的数组。0阶张量：纯量或标量(scalar)，也就是一个数值，例如，\\'Howdy\\'或51阶张量：向量(vector)或矢量，也就是一维数组（一组有序排列的数），例如

《Tensorflow实战Google深度学习框架》_前三章的摘要（没有简介和环境搭建的部分）__摘要的内容是与tensorflow语句相关的知识__如有违规之类的请通知我啊__这个pdf一般bd有需要的可以私聊我或者留下扣扣邮箱__欢迎指点__注：本来是要直接粘word但是word能粘截图我就一个一个传上来的