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法律研究如何使用 Python 和 TensorFlow 建立張量並顯示訊息？
TensorFlow 是 Google 提供的一個機器學習框架。它是一個開源框架，與 Python 結合使用，可以實現演算法、深度學習應用程式等等。它用於研究和生產目的。它具有最佳化技術，可以幫助快速執行復雜的數學運算。
這是因為它使用了 NumPy 和多維陣列。這些多維陣列也稱為“張量”。該框架支援與深度神經網路一起工作。它具有高度可擴充套件性，並附帶許多流行的資料集。它使用 GPU 計算並自動管理資源。它附帶眾多機器學習庫，並且得到良好的支援和文件記錄。該框架能夠執行深度神經網路模型、訓練它們以及建立預測各個資料集相關特徵的應用程式。
可以使用以下程式碼行在 Windows 上安裝“tensorflow”包：
pip install tensorflow
張量是 TensorFlow 中使用的一種資料結構。它有助於連線資料流圖中的邊。這個資料流圖被稱為“資料流圖”。張量只不過是多維陣列或列表。它們可以使用三個主要屬性來識別：
秩
它表示張量的維度。可以理解為張量的階數或已定義張量的維度數。
型別
它表示與張量元素相關聯的資料型別。它可以是一維、二維或 n 維張量。
形狀
它是行數和列數的組合。
讓我們瞭解 TensorFlow 的“Hello World”。
我們將使用 Jupyter Notebook 來執行這些程式碼。可以使用“pip install tensorflow”在 Jupyter Notebook 上安裝 TensorFlow。
讓我們來看一個例子：
示例
import tensorflow as tf
hello = tf.constant("hello there")
print(hello)
print(hello.numpy())輸出
tf.Tensor(b'hello there', shape=(), dtype=string) b'hello there'
解釋
匯入所需的包併為其提供別名，以便於使用。
使用 tensorflow 包建立一個常量值，並將其賦值給一個變數。
此變數在控制檯上列印。
藉助 NumPy 包顯示張量。
更新於：2021年1月19日
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