np,tensor互相转换 // python增加矩阵维度 // 张量的维度介绍

1.np,tensor互相转换

要对tensor进行操作,需要先启动一个Session,否则,我们无法对一个tensor比如一个tensor常量重新赋值或是做一些判断操作,所以如果将它转化为numpy数组就好处理了。这里以一副图像为例:

np,tensor互相转换 // python增加矩阵维度 // 张量的维度介绍

2.python增加矩阵维度

np,tensor互相转换 // python增加矩阵维度 // 张量的维度介绍

我们是可以看到从0轴 或者从1轴进行拓展的结果是不一样的。

3.张量的维度介绍:

np,tensor互相转换 // python增加矩阵维度 // 张量的维度介绍

n阶张量则有n个[ ]了。

要介绍一下轴(axis):

比如[[1,2],[3,4]] 这个是一个2维的张量。

[  [1,2],

   [3,4] ]

 

那么他有两个轴,如果从axis=0这个轴看过去,那么就是[1,2],[3,4]这两个向量;

如果从axis=1这个轴看过去,那么就是[1,3],[2,4]这两个向量。