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Tensor Ranks, Shapes, Types
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Tensorflow 랭크, 쉐입, 타입
Ranks
| Rank | Math entity | Python 예제 |
|---|---|---|
| 0 | Scalar (Magnitude only) | s = 483 |
| 1 | Vector (Magnitude and direction) | v = [1.1, 2.2, 3.3] |
| 2 | Matrix (Table of numbers) | m = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] |
| 3 | 3-Tensor (Cube of Numbers) | t = [[[2], [4], [6]], [[8], [10], [12]], [[14], [16], [18]]] |
| n | n-Tensor (You get the idea.) | ...... |
Shapes
| Rank | Shape | Dimension number | 예제 |
|---|---|---|---|
| 0 | []] | 0-D | A 0-D tensor. A scalar |
| 1 | [D0] | 1-D | A 1-D tensor with shape [5] |
| 2 | [D0, D1] | 2-D | A 2-D tensor with shape [3, 4] |
| 3 | [D0, D1, D2] | 3-D | A 3-D tensor with shape [1, 4, 3] |
| n | [D0, D1, ... Dn-1] | n-D | A tensor with shape [D0, D1, ... Dn-1] |
- 예제
- t = [[1,2], [4,5], [7,8]]
A 제일 안쪽의 엘리먼트가 2개
B 제일 안쪽의 엘리먼트를 감싸고 있는 차원이 3개
[B A] 또는 [B, A]
즉, [3 2] 또는 [3, 2]
Types (Data type)
| Data type | Python type | Description |
|---|---|---|
| DT_FLOAT | tf.float32* | 32 bits floating point |
| DT_DOUBLE | tf.float64 | 64 bits floating point |
| DT_INT8 | tf.int8 | 8 bits signed integer |
| DT_INT16 | tf.int16 | 16 bits signed integer |
| DT_INT32 | tf.int32* | 32 bits signed integer |
| DT_INT64 | tf.int64 | 64 bits signed integer |
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