张量的阶和数据类型
TensorFlow用张量这种数据结构来表示所有的数据.你可以把一个张量想象成一个n维的数组或列表.一个张量有一个静态类型和动态类型的维数.张量可以在图中的节点之间流通.其实张量更代表的就是一种多位数组。
阶
在TensorFlow系统中，张量的维数来被描述为阶.但是张量的阶和矩阵的阶并不是同一个概念.张量的阶（有时是关于如顺序或度数或者是n维）是张量维数的一个数量描述.比如，下面的张量（使用Python中list定义的）就是2阶.
t = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
你可以认为一个二阶张量就是我们平常所说的矩阵，一阶张量可以认为是一个向量.
| 0 | 纯量 | (只有大小) | s = 483 |
| 1 | 向量 | (大小和方向) | v = [1.1, 2.2, 3.3] |
| 2 | 矩阵 | (数据表) | m = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] |
| 3 | 3阶张量 | (数据立体) | t = [[[2], [4], [6]], [[8], [10], [12]], [[14], [16], [18]]] |
| n | n阶 | (自己想想看) | .... |
数据类型
Tensors有一个数据类型属性.你可以为一个张量指定下列数据类型中的任意一个类型:
| DT_FLOAT | tf.float32 | 32 位浮点数. |
| DT_DOUBLE | tf.float64 | 64 位浮点数. |
| DT_INT64 | tf.int64 | 64 位有符号整型. |
| DT_INT32 | tf.int32 | 32 位有符号整型. |
| DT_INT16 | tf.int16 | 16 位有符号整型. |
| DT_INT8 | tf.int8 | 8 位有符号整型. |
| DT_UINT8 | tf.uint8 | 8 位无符号整型. |
| DT_STRING | tf.string | 可变长度的字节数组.每一个张量元素都是一个字节数组. |
| DT_BOOL | tf.bool | 布尔型. |
| DT_COMPLEX64 | tf.complex64 | 由两个32位浮点数组成的复数:实数和虚数. |
| DT_QINT32 | tf.qint32 | 用于量化Ops的32位有符号整型. |
| DT_QINT8 | tf.qint8 | 用于量化Ops的8位有符号整型. |
| DT_QUINT8 | tf.quint8 | 用于量化Ops的8位无符号整型. |