TensorFlow.JS - Wantingtr的博客

数据形式

张量(Tensor)

不可变
一组数值形成一维或多维数组 ```js // 2x3 Tensor const shape = [2, 3]; // 2 行, 3 列 //shape属性来定义这一组数值如何组成张量 const a = tf.tensor([1.0, 2.0, 3.0, 10.0, 20.0, 30.0], shape); //tf.tensor为构造函数 a.print(); // 打印张量值 // 输出: [[1 , 2 , 3 ], // [10, 20, 30]]

// shape也可以用下面的方式实现: const b = tf.tensor([[1.0, 2.0, 3.0], [10.0, 20.0, 30.0]]); b.print(); // 输出: [[1 , 2 , 3 ], // [10, 20, 30]]

除此之外，还有
`tf.scalar（零维）`,`tf.tensor1d（一维）`,`tf.tensor2d（二维）`,`tf.tensor3d（三维）`,`tf.tensor4d（四维）`,`tf.ones（值全是1）`,`tf.zeros（值全是0）`


## 变量(Variable)
变量是**通过张量进行初始化得到的。**
且变量的值是可变的，可以通过assign方法，分配一个新的张量来改变变量的值  
```js
const initialValues = tf.zeros([5]);
const biases = tf.variable(initialValues); // 初始化biases变量
biases.print(); // 输出: [0, 0, 0, 0, 0]

const updatedValues = tf.tensor1d([0, 1, 0, 1, 0]);
biases.assign(updatedValues); // 通过assign方法改变 biases的值
biases.print(); // 输出: [0, 1, 0, 1, 0]

所以，变量由张量生成，且张量不可变而变量可变。

数据形式

张量(Tensor)

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