tensorflow-张量

从TensorFlow的名字就可以看出张量(tensor)是一个很重的概念。在tensorflow程序中所有的数据都通过张量的形式来表示。从功能的角度看，张量可以被理解为多维数组。其中零阶张量表示标量（scalar）也就是一个数；一阶张量为向量，也就是一维数组；n阶张量可以理解为一个n维数组。但张量的实现并不是直接采用数组的形式，它只是对TensorFlow中运算结果的引用。在张量中并没有保存数字，它保存的是如何得到这些数字的计算过程。
如下代码，并不会得到加法的结果，而会得到对结果的一个引用。

import tensorflow as tfa=tf.constant([1.0,2.0],name='a')b=tf.constant([2.0,3.0],name='b')result=tf.add(a,b,name='add')print(result)

输出结果为：Tensor(“add:0”, shape=(2,), dtype=float32)。
从上面的代码可以看出TensorFlow中的张量和NumPy中的数组不同，TensorFlow计算的姐结果不是一个具体的数字，而是一个张亮结构。从上面代码运行的结果可以看出，一个张量主要保存三个属性：名字（name）、维度（shape）和类型（type）。
张量的第一个属性名字不仅是一个张量的唯一标识符，它同样也给出出了这个张量是如何计算出来的。TensorFlow的计算可以通过计算图的模型来建立，而计算图上的每个节点代表了一个计算，计算的结果就保存在张量之中。所以张量和计算图上的节点所代表的计算结果是对应的。这样张量的命名就可以通过“node:str_output”的形式来给出。其中node为节点的名称，str_output表示当前张量来自节点的第几个输出。比如上面代码打出来的“add:0”就说明result这个张量是计算节点”add”输出的第一个结果(编号从零开始)。
张量的的第二个属性是张量的维度(shape)。这个属性描述了一个张量的维度信息。张量的第三个属性是类型（type），每个张量会有唯一的类型。TensorFlow会对参与运算的所有张量进行类型检查，当发现类型不匹配时会报错