Reference 深度学习与 TensorFlow 2 入门实战 TensorFlow-2.x-Tutorials norm 1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738arr = tf.range(-2, 4)t = tf.cast(tf.reshape(arr, [2, -1]), tf.fl

Reference 深度学习与 TensorFlow 2 入门实战 TensorFlow-2.x-Tutorials concat 12345678910111213141516171819202122a = tf.range(12)b = tf.range(12, 36)a1 = tf.reshape(a, [2, 6])b1 = tf.reshape(b, [4, 6])t = tf

Reference 深度学习与 TensorFlow 2 入门实战 TensorFlow-2.x-Tutorials coding 1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556import tensorflow as tffro

Reference 深度学习与 TensorFlow 2 入门实战 TensorFlow-2.x-Tutorials broadcasting 123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566

Reference 深度学习与 TensorFlow 2 入门实战 TensorFlow-2.x-Tutorials reshape 1234567891011121314151617181920212223242526272829303132arr = tf.range(60)t = tf.reshape(arr, [3, 4, 5])t1 = tf.reshape(t, [3, 4

Reference 深度学习与 TensorFlow 2 入门实战 TensorFlow-2.x-Tutorials Basic indexing 123456789101112131415161718192021222324arr = tf.range(60)t1 = tf.reshape(arr, [3, 4, 5])print(t1) # tf.Tensor( #

Reference 深度学习与 TensorFlow 2 入门实战 TensorFlow-2.x-Tutorials list 12[1, 1.2, 'Hello', (1, 2), layers][64, 32, 32, 3] np.array 1[64, 224, 224, 3] 解决同类型数据运算。 深度计算之前已经设计好的科学计算库，不支持 GPU，不支持

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