TensorFlow基础：张量、常量、变量与占位符详解

本文档主要介绍了TensorFlow中关于张量、常量、变量和占位符的基础概念和使用方法。TensorFlow是一种流行的深度学习框架，其中张量是核心概念，它是多维数组，可以表示各种数学对象，如标量、向量和矩阵。张量的维度通过阶来定义，零阶是标量，一阶是向量，二阶是矩阵。 1. **张量的类型与概念**: - **常量**: TensorFlow中的常量是不可变的张量，一旦创建其值就无法更改。例如，`t_1 = tf.constant(4)` 创建了一个标量常量，其值为4。 - **变量**: 变量则允许在会话中动态更新值，如神经网络中的权重。变量在使用前需先初始化，如 `t_variable = tf.Variable(tf.random_normal(shape))`。 - **占位符**: 占位符是用于在计算图中预留位置，用于后续数据的输入。它们在会话中可以通过`feed_dict`进行赋值，无需初始化。 2. **张量实例**: - **标量和向量**: 通过`tf.constant()`创建，如`t_2 = tf.constant([1, 3])` 或 `t_3 = tf.constant([4, 3, 2])`。 - **零元素张量**: 使用`tf.zeros()`函数创建，如`zero_t = tf.zeros([2, 3], tf.int32)`，可以创建一个2x3的全零矩阵。 3. **编程实践**: - 声明和运行张量值需要配合`tf.Session()`，如`with tf.Session(): print(sess.run(t_1))`。 - 占位符在实际运行时传递数据，避免在构建图时就确定数据，提高了灵活性。 理解和掌握这些概念对于使用TensorFlow进行数值计算和机器学习至关重要。通过创建、初始化和操作不同类型的张量，程序员可以构建复杂的计算图，并在训练过程中灵活调整模型参数。