TensorFlow2.1入门学习笔记(1)——Numpy科学计算库
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在正式学习tensorflow2.0之前需要有一定的python基础,对numpy,matplotlib等库有基本的了解,笔者还是AI小白,通过写博客来记录自己的学习过程,同时对所学的东西进行总结。主要学习资料西安科技大学:神经网络与深度学习——TensorFlow2.0实战,北京大学:人工智能实践Tensorflow笔记。博客从tf常用的库开始,需要学习python基础的朋友推荐菜鸟教程
0.1 1.多维数组的形状(Shape)
描述数组的维度,以及各维度内部元素个数
0.1.1 一维数组 shape:(5,)
描述某位同学5门课程的成绩:
0.1.2 二维数组 shape:(30,5)
描述某个班30位同学5门课成绩:
0.1.3 三维数组 shape:(10,30,5)
描述某个学校10个班30位同学5门课成绩:
0.1.4 四维数组 shape:(5,10,30,5)
描述某个地区5所学校10个班30位同学5门课成绩:
0.1.5 五维数组 shape:(4,5,10,30,5)
描述某个某个国家4个地区5所学校10个班30位同学5门课成绩:
0.2 2.创建Nump
0.2.1 安装Numpy库
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0.2.2 导入Numpy库
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0.2.3 创建数组
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创建特殊的数组
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0.3 3.数组计算
需要了解几个常见的数组数据处理函数
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0.3.1 数组间的运算
1.数组间的元素运算
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数组的轴和秩
数组的堆叠运算
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2.数组加减法,对应元素相加减(进行运算的数组长度要一致)
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3.一维数组可以和多维数组相加,相加时将会将一维数组扩展至多维
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SUMMARIZE:数组间的四则运算,是对应元素加减乘除; 当数组中元素的数据类型不同时,精度低的数据类型会转换成精度高的数据类型,然后再运算
0.3.2 矩阵运算
1.矩阵乘法,按矩阵相乘的规则运算
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2.转置和求逆
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- 文章作者:Ogo
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