Python中求张量函数 张量pytorch

怎样把python数组转换为张量

import tensorflow as tf

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# 创建一个常量op， 产生一个1x2矩阵，这个op被作为一个节点

# 加到默认视图中

# 构造器的返回值代表该常量op的返回值

matrix1 = tr.constant([[3., 3.]])

# 创建另一个常量op, 产生一个2x1的矩阵

matrix2 = tr.constant([[2.], [2.]])

# 创建一个矩阵乘法matmul op，把matrix1和matrix2作为输入：

product = tf.matmul(matrix1, matrix2)

python中parameter用法

很多小伙伴想问python中的parameter是个什么东西？那么小编就通过这篇文章来给大家分享一下关于parameter的相关知识点，希望大家能够通过阅读之后对自己的能力有所提升。



Parameter定义就是：形参，指的是函数中的参数名称：

def add(x,y):此处x,y为形参。 return x+y

下面是python中参数的总结

#1、位置参数：按照从左到右的顺序定义的参数位置形参：必选参数 位置实参：按照位置给形参传值

#2、关键字参数：按照key=value的形式定义的实参无需按照位置为形参传值 注意的问题： 1. 关键字实参必须在位置实参右面 2. 对同一个形参不能重复传值

#3、默认参数：形参在定义时就已经为其赋值可以传值也可以不传值，经常需要变得参数定义成位置形参，变化较小的参数定义成默认参数（形参） 注意的问题： 1. 只在定义时赋值一次 2. 默认参数的定义应该在位置形参右面 3. 默认参数通常应该定义成不可变类型

#4、可变长参数：可变长指的是实参值的个数不固定 而实参有按位置和按关键字两种形式定义，针对这两种形式的可变长，形参对应有两种解决方案来完整地存放它们， 分别是*args，**kwargs

#5、命名关键字参数：*后定义的参数，必须被传值（有默认值的除外），且必须按照关键字实参的形式传递！

python怎么把张量转为普通值

使用对数，从start到end。Python是一门解释型、面向对象、带有动态语义的高级程序设计语言，python使用对数，从start到end把张量转为普通值，Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。

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