张量常用函数

作者&投稿:於诞 (若有异议请与网页底部的电邮联系)
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TensorFlow中,可以通过张量的ndim和shape成员属性获得张量的维度数和形状。

加、减、乘、除 tf.add() tf.subtract() tf.multiply() tf.divide()
矩阵相乘 tf.matmul(a,b)
指数 tf.pow(x,a) x**a
自然指数 tf.exp(x)
自然对数 tf.math.log(x)
平方 tf.square(x)
平方根 tf.sqrt(x)

拼接操作并不会产生新的维度,仅在现有的维度上合并,而堆叠会创建新维度。

拼接可以通过tf.concat(tensor, axis)函数
堆叠可以通过tf.stack(tesnsors, axis)函数
拼接:设张量A保存了某学校4个班级的成绩册,每个班级35个学生,共8门科目成绩,这张量A的shape为[4,35,8];同样的方式,张量B保存了其他6个班级的成绩册,shape为[6,35,8]。通过拼接这2份成绩册,便可得到学校所有班级的成绩册,记为张量C,shape为[10,35,8]。
堆叠:如果在合并数据时,希望创建一个新的维度,则需要使用tf.stack操作。考虑张量A保存了某个班级的成绩册,shape为[35,8],张量B保存了另一班级的成绩册,shape为[35,8]。合并这2个班级的数据时,则需要创建一个新维度,定义为班级维度,新维度可以选择放置在任意位置,一般根据大小维度的经验法则,将较大概念的班级维度放置在学生维度之前,这合并后的张量新的shape为[2,35,8]。

输出结果:

1、分割使用tf.split(x, num_or_size_splits, axis)函数, 注意 :切割后的shape不变
x参数:待分割的张量
num_or_size_splits参数:切割方案。当num_or_size_splits为单个数值时,表示等长切割为10份;当num_or_size_splits为List时,List的每个元素表示每份的长度,如[2,4,2,2]表示切割为4份,每份的长度一次是2,4,2,2
axis参数:指定分割的维度索引号
2、如果希望在某个维度上全部按长度为1的方式分割,还可以使用tf.unstack(x,axis)函数。这种方式是tf.split的一种特殊情况,切割长度固定为1,只需要指定切割维度的索引号即可

输出结果:

1、向量范数:tf.norm(x,ord)

2、通过tf.reduce_max、tf.reduce_min、tf.reduce_mean、tf.reduce_sum函数可以求解出张量在某个维度上的最大、最小、均值、和
3、通过tf.argmax(x,axis)和tf.argmin(x,axis)可以求解在axis轴上,x的最大值、最小值所对应的索引号

填充:tf.pad(x, paddings)函数,参数padding是包含了多个[left, right]的嵌套方案List。 注意: tf.pad函数利用0进行填充。
以28×28大小的图像为例,如果网络层所接受的数据高宽为32×32,这将28×28大小填充到32×32,可以选择在图像矩阵的上下左右方向各填充2个单元

在TensorFlow中,可以通过tf.maximum(x,a)实现数据的下限幅,即x∈[a,+∞);可以通过tf.minimum(x,a)实现数据的上限幅,即x∈(-∞,a];通过使用tf.clip_by_value(x, min, max)函数实现上下限幅。




常用函数的导数表
常用函数的导数表如图:导数(Derivative)是微积分中的重要基础概念。当函数y=f(x)的自变量x在一点x0上产生一个增量Δx时,函数输出值的增量Δy与自变量增量Δx的比值在Δx趋于0时的极限a如果存在,a即为在x0处的导数,记作f'(x0)或df(x0)\/dx。

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鹤城区15520647595: 张量的基本运算 -
曹顺枸橼: 1. 加减法 两个或多个同阶同型张量之和(差)仍是与它们同阶同型的张量. 2. 并积 两个张量的并积是一个阶数等于原来两个张量阶数之和的新张量. 3. 缩并 使张量的一个上标和一个下标相同的运算,其结果是一个比原来张量低二阶的新张量...

鹤城区15520647595: 学过平面向量,空间向量,但是有空间函数没有呀! -
曹顺枸橼: 当然有了,一楼说的是函数空间,和空间函数是两回事.不少物理方程中都是矢量函数,,甚至很多是张量函数.比如电场分布E(R),就是空间函数,介电张量e(omiga)就是张量函数等等...

鹤城区15520647595: 数学常识中什么是张量?
曹顺枸橼: 张量是线性地取决于许多向量变量的量.张量被认为是向量坐标的集合,这些坐标是在〃维空间中任何点的坐标函数.张量被用于数学领域中,如弹性理论(压力和张力)和数学物理学领域,尤其是关于相对论的研究中.

鹤城区15520647595: 什么是张量?? -
曹顺枸橼: 张量:一个物理量如果必须用n阶方阵描述,且满足某几种特定的运算规则(也就是说,这方阵通过这几种运算后得到的结果是规则指出的),则这个方阵描述的物理量称为张量. 举例:矢量就是一个2阶张量,它可以用2阶方阵描述,且满足特定的运算规则(2阶情况下简化为平行四边形定则). 此外如函数和其梯度(场)、向量场、外微分形势、黎曼度量等都是张量 注释: 1、张量在物理上用的多,但是是一个数学的概念,是微分几何研究的一个方向 2、概念的核心:张量的分量在坐标变换下满足适当的变换律.

鹤城区15520647595: 有没有可能用高中生能听懂的语言解释一下张量? -
曹顺枸橼: 高中对映射这个概念不陌生吧,函数就是一个映射.是实数到实数的映射,同样,张量也是一种映射.张量是标量和向量的推广.其实向量也是一种映射,它是一个函数或者对偶向量到实数的映射,对偶矢量这个东西在一般高中和大学接触到的数学空间里和矢量没什么区别,所以一般碰不到,但是在更一般的空间里就需要它了.上面说过矢量是对偶矢量到函数的映射,反过来对偶矢量就是矢量到实数的映射.同样,前面也说过标量,矢量,对偶矢量都是张量,所以张量是更一般化的东西,简单来说一个(n,m)型张量就是n个对偶矢量和m个矢量到实数的映射.和函数y=f(x)作个简单类比,这里的自变量x就是n个对偶矢量和m个矢量,f(x)或者y是实数,而映射f本身则是张量.

鹤城区15520647595: 张量与矩阵的区别? -
曹顺枸橼: 张量与矩阵的区别如下: 1、张量可以用3*3矩阵形式来表达. 2、张量是一种物理量,相对于标量,矢量而言的. 3、矩阵是一个线性代数、矩阵论里的数学工具,它可以应用在很多地方: 空间的旋转变换,量子力学中表象的变换等等. 其实表示标量的数和表示矢量的三维数组也可分别看作1*1,1*3的矩阵.

鹤城区15520647595: 谁能介绍一下张量分析基础这门课程,尤其是对数学有什么要求 -
曹顺枸橼: 张量 (Tensor) 是 n 维空间内,有 n^r个分量的一种量, 其中每个分量都是坐标的函数, 而在坐标变换时,这些分量也依照某些规则作线性变换. r 称为该张量的秩 (Rank). 第零阶张量 (r = 0) 为标量 (Scalar),第一阶张量 (r = 1) ...

鹤城区15520647595: 在狭义相对论中(ict)^2+x^2+y^2+z^2是个守恒量,那在广义相对论中这个量还守恒吗?如果不守恒,能求出它的函数形式吗? -
曹顺枸橼:[答案] 广义相对论中守恒量是ds^2=g(ij)dx(i)dx(j)(默认相同指标求和i,j=0,1,2,3,x(0)=ct) 狭义相对论中度规张量g(ij)=diag{-1,1,1,1}(即g(00)=-1,g(11)=g(22)=g(33)=1,其余为0)时的特殊情况 另度规张量一般是坐标的函数(弯曲时空),因此一...

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