第1关：生成张量 - Variable 、constant 与placeholder 方法

本关任务：利用TensorFlow中的变量 (Variable类) 编写一个能计算表达式1+…+…+n的值的小程序 (n的值由TensorFlow中的常量constant类给出) 。

# -*- coding: utf-8 -*-
import tensorflow as tf# 参数 a 是 Variable, 参数 b 是 constant, 记 value 为 b 的值
# 计算从1+..+value的值, 并将其存储在a节点中
def sum(a,b):# 请在此添加代码 完成本关任务# ********** Begin *********#sess=tf.Session()value=b.eval()i=0for temp in range(1,value):i+=tempreturn tf.assign(a,i).eval()# ********** End **********#

第2关：全0张量与全1张量的生成 - zeros方法和ones方法

本关任务：根据输入参数n变化，输出不同形状的全0或全1矩阵。当 n为偶数, 则返回形状为 [n+1,n-1] 的全0矩阵，当 n为奇数, 则返回形状为 [n-1,n+1] 的全1矩阵。

# -*- coding: utf-8 -*-
import tensorflow as tf# 输入参数 n 为一正整数 (大于1且小于100)
# 若 n 为偶数, 则返回形状为 [n+1,n-1] 的全0矩阵
# 若 n 为奇数, 则返回形状为 [n-1,n+1] 的全1矩阵
def getMatrix(n):# 请在此添加代码 完成本关任务# ********** Begin *********#if n%2==1:return tf.ones([n-1,n+1])else:return tf.zeros([n+1,n-1])# ********** End **********#

第3关：生成带指定初值的张量 - fill方法

本关任务：编写一个对带指定初值的矩阵进行运算的小程序。

# -*- coding: utf-8 -*-
import tensorflow as tf# 输入参数x为正整数,y为整数
# 需要生成一个所有元素初值均为y, 形状为x*x的矩阵
# 之后在将矩阵的对角线上的每个元素加1
# 然后若该矩阵有逆矩阵, 则返回该逆矩阵的行列式
# 否则返回0
def getMatrix(x,y):# 请在此添加代码 完成本关任务# ********** Begin *********#sess=tf.Session()A=tf.fill([x,x],float(y))B=tf.ones([x])C=tf.diag(B)D=tf.add(A,C)E=tf.linalg.det(D)if D!=0:return tf.linalg.det(tf.linalg.inv(D)).eval()else:return 0# ********** End **********#

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TensorFlow入门--张量的定义与基本运算

目录

第1关：生成张量 - Variable 、constant 与placeholder 方法

第2关：全0张量与全1张量的生成 - zeros方法和ones方法

第3关：生成带指定初值的张量 - fill方法

TensorFlow入门--张量的定义与基本运算相关推荐

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