如何使用 Python 和 TensorFlow 创建张量并显示消息？

TensorFlow 是 Google 提供的一个机器学习框架。它是一个开源框架，与 Python 结合使用，可以实现算法、深度学习应用程序等等。它用于研究和生产目的。它具有优化技术，可以帮助快速执行复杂的数学运算。

这是因为它使用了 NumPy 和多维数组。这些多维数组也称为“张量”。该框架支持与深度神经网络一起工作。它具有高度可扩展性，并附带许多流行的数据集。它使用 GPU 计算并自动管理资源。它附带众多机器学习库，并且得到良好的支持和文档记录。该框架能够运行深度神经网络模型、训练它们以及创建预测各个数据集相关特征的应用程序。

可以使用以下代码行在 Windows 上安装“tensorflow”包：

pip install tensorflow

张量是 TensorFlow 中使用的一种数据结构。它有助于连接数据流图中的边。这个数据流图被称为“数据流图”。张量只不过是多维数组或列表。它们可以使用三个主要属性来识别：

  • 秩

    它表示张量的维度。可以理解为张量的阶数或已定义张量的维度数。

  • 类型

    它表示与张量元素相关联的数据类型。它可以是一维、二维或 n 维张量。

  • 形状

    它是行数和列数的组合。

让我们了解 TensorFlow 的“Hello World”。

我们将使用 Jupyter Notebook 来运行这些代码。可以使用“pip install tensorflow”在 Jupyter Notebook 上安装 TensorFlow。

让我们来看一个例子：

示例

import tensorflow as tf
hello = tf.constant("hello there")
print(hello)
print(hello.numpy())

输出

tf.Tensor(b'hello there', shape=(), dtype=string)
b'hello there'

解释

  • 导入所需的包并为其提供别名，以便于使用。

  • 使用 tensorflow 包创建一个常量值，并将其赋值给一个变量。

  • 此变量在控制台上打印。

  • 借助 NumPy 包显示张量。

更新于：2021年1月19日

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