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在学习和准备 TensorFlow 时,了解基础概念是至关重要的。以下是 TensorFlow 的一些核心基础概念:

1. Tensor (张量)

● 定义:张量是 TensorFlow 中的核心数据结构。它是一个多维数组,可以表示标量、向量、矩阵以及更高维的数组。张量在数学上与矩阵非常相似,但可以具有任意维度。

● 维度:张量的维度数称为 rank(秩)。0 维张量是标量,1 维是向量,2 维是矩阵࿰

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