Тензорная форма в тензорном потоке

Question

Какова форма тензора в тензорном потоке? Что это представляет?

Я прочитал это , и я понял, что форма тензора - это число элементов для каждого измерения тензора, но в первом фрагменте кода:

[[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]] # a rank 2 tensor; a matrix with shape [2, 3] 

Это говорит о том, что форма 2 и 3, но в первом измерении тензора есть три элемента, а не 2, почему?

Answer 1

Форма - это размер размеров.

[[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]] # a rank 2 tensor; a matrix with shape [2, 3] 

Потому что у него 2 строки и 3 столбца. Так что речь идет не об элементах, а о размере каждого измерения. Итак, ранг - это число измерений, а форма - это размер измерения.

Если вы посмотрите на следующий пример

[[[1., 2., 3.]], [[7., 8., 9.]]] # a rank 3 tensor with shape [2, 1, 3]

Имеет 2 строки, 1 набор элементов в этом измерении и 3 столбца.

Этот ресурс может помочь https://www.tensorflow.org/versions/r1.1/programmers_guide/dims_types https://www.gsrikar.com/2017/06/what-is-tensor-rank-and-tensor-shape.html