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TensorFlow：张量与操作详解.docx

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    TensorFlow：张量与操作详解

    1TensorFlow基础概念

    1.1张量的定义与理解

    张量是TensorFlow中的基本数据结构，可以理解为多维数组。在数学中，张量可以表示标量（0维张量）、向量（1维张量）、矩阵（2维张量）以及更高维度的数据结构。在TensorFlow中，张量的维度被称为秩（Rank），而每个维度的大小则被称为形状（Shape）。

    例如，一个标量可以表示为：

    importtensorflowastf

    #创建一个标量张量

    scalar=tf.constant(5)

    一个向量可以表示为：

    #创建一个1维张量，即向

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