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机器学习（ML）TensorFlow 概述机器学习（ML）TensorFlow 模型
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TensorFlow 操作

TensorFlow 提供了一套完整的张量运算体系，这些基础操作是构建深度学习模型的核心计算组件。

✅ TensorFlow 的核心操作包括以下基本张量运算：

  • 张量加法（Tensor Addition）：逐元素相加
  • 张量减法（Tensor Subtraction）：逐元素相减
  • 张量乘法（Tensor Multiplication）：支持逐元素乘（*）和矩阵乘（@或tf.matmul）
  • 张量除法（Tensor Division）：逐元素除
  • 张量平方（Tensor Square）：逐元素平方（等价于tf.square）
  • 张量重塑（Tensor Reshape）：调整张量形状（tf.reshape）

张量加法（Tensor Addition）

✅ 可以通过tensorA.add(tensorB)方法实现两个张量的相加：

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const tensorA = tf.tensor([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]);
const tensorB = tf.tensor([[1,-1], [2,-2], [3,-3]]);

// Tensor Addition
const tensorNew = tensorA.add(tensorB);

// Result: [ [2, 1], [5, 2], [8, 3] ]

张量减法（Tensor Subtraction）

✅ 可以通过tensorA.sub(tensorB)方法实现两个张量的相减：

实例代码 运行代码
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const tensorA = tf.tensor([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]);
const tensorB = tf.tensor([[1,-1], [2,-2], [3,-3]]);

// Tensor Addition
const tensorNew = tensorA.add(tensorB);

// Result: [ [2, 1], [5, 2], [8, 3] ]

张量乘法（Tensor Multiplication）

✅ 可以通过tensorA.mul(tensorB)方法实现两个张量的相乘：

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const tensorA = tf.tensor([1, 2, 3, 4]);
const tensorB = tf.tensor([4, 4, 2, 2]);

// Tensor Multiplication
const tensorNew = tensorA.mul(tensorB);

// Result: [ 4, 8, 6, 8 ]

张量除法（Tensor Division）

✅ 可以通过tensorA.div(tensorB)方法实现两个张量的相除：

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const tensorA = tf.tensor([2, 4, 6, 8]);
const tensorB = tf.tensor([1, 2, 2, 2]);

// Tensor Division
const tensorNew = tensorA.div(tensorB);

// Result: [ 2, 2, 3, 4 ]

张量平方（Tensor Square）

✅ 可以通过tensor.square()方法对张量进行平方运算：

实例代码 运行代码
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const tensorA = tf.tensor([1, 2, 3, 4]);

// Tensor Square
const tensorNew = tensorA.square();

// Result [ 1, 4, 9, 16 ]

张量重塑（Tensor Reshape）

张量中的元素数量等于其形状（shape）各维度大小的乘积。

由于可能存在不同形状但元素总数相同的情况，因此将张量重塑（reshape）为其他相同元素数量的形状通常十分有用。

✅ 可以通过tensor.reshape()方法对张量进行形状重塑：

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const tensorA = tf.tensor([[1, 2], [3, 4]]);
const tensorB = tensorA.reshape([4, 1]);

// Result: [ [1], [2], [3], [4] ]
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机器学习是人工智能的子领域，通过算法让计算机从数据中自动学习规律，并做出预测或决策。
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