《Python深度学习》读书笔记（一）
内容导读
互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了《Python深度学习》读书笔记（一），小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含1904字，纯文字阅读大概需要3分钟。
内容图文
文章目录
2.2张量
张量（tensor）：矩阵是二维张量，张量是矩阵任意维度上的推广。
1、0D张量——标量：仅包含一个数字的张量叫做标量。
import numpy as np
x=np.array(12)
print(x.ndim)#numpy数组的ndim属性可以查看张量轴的个数
2、1D张量——向量：一个轴
import numpy as np
x=np.array([12,13,14,15])
print(x.ndim)#numpy数组的ndim属性可以查看张量轴的个数
3、2D张量——矩阵：两个轴行和列
import numpy as np
x=np.array([[12,13,14,15],[12,23,43,26]])
print(x.ndim)#numpy数组的ndim属性可以查看张量轴的个数
4、3D张量与更高维张量
多个2D张量组成一个3D张量
多个3D张量组成一个4D张量
以此类推。。。
import numpy as np
x=np.array([[[12,13,14,15],[12,23,43,26]],[[12,233,32,23],[12,34,43,34]]])
print(x.ndim)#numpy数组的ndim属性可以查看张量轴的个数
5、关键属性
轴的个数–阶：ndim属性
形状：表示张量沿每个轴的维度大小即元素的个数。标量为空（），向量为（n），2D为（n，m）以此类推
数据类型：可以为float32，float64等
张量运算
1、广播
当两个阶数不同的向量相加时，较小的张量会被广播以匹配较大的张量。
步骤：1、为较小的张量添加轴，和较大张量的ndim相同
2、将较小的张量沿新轴重复
eg x（12,3） y(3,) .先为y添加新轴变为（1,3）再将y沿新轴重复12次变为（12,3）
import numpy as np
x=np.random.random((2,2,2,2))#x为形状为（2,2,2,2）的随机张量
y=np.random.random((2,2))#y为形状为（2，2）的随机张量
z=np.maximum(x,y)
print(z)#z的形状与x相同
2、点积
张量的点积，一般都是两个矩阵的点积和线性代数里两个矩阵的相同
import numpy as np
x=[
[1,2],
[5,6]
]
y=[
[9,10,11],
[12,13,14]
]
z=np.dot(x,y)
print(z)
3、变形
改变张量的行和列以得到想要的形状
import numpy as np
x=np.array([
[1,2],
[5,6]
])
print(x.shape)
x=x.reshape((4,1))
print(x)
x=x.reshape((1,4))
print(x)
特殊变形：转置（将矩阵的行和列互换）
y=np.zeros((4,1))#生成一个零矩阵
y=np.transpose(y)#对矩阵进行转置
print(y.shape)
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的《Python深度学习》读书笔记（一）全部内容，希望文章能够帮你解决《Python深度学习》读书笔记（一）所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
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