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Tensor Ranks, Shapes, Types

푸딩뱃살 | 2019.05.19 00:07 | 조회 116
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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프로그래밍
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