TensorFlow是一个开源的机器学习框架,用于构建和训练各种机器学习模型。张量(Tensor)是TensorFlow中的核心数据结构,它是一个多维数组,可以表示各种类型的数据。
在TensorFlow中,张量是不可变的,即一旦创建就不能修改。张量可以具有不同的维度(rank)和形状(shape),可以是标量(0维张量)、向量(1维张量)、矩阵(2维张量)或更高维度的张量。
TensorFlow的张量具有以下特点:
TensorFlow的张量广泛应用于机器学习和深度学习领域,用于存储和处理训练数据、模型参数和预测结果。张量可以表示图像、文本、音频等各种类型的数据,并且可以在各种机器学习模型中使用,如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和生成对抗网络(GAN)等。
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