TensorFlow基础知识（二）

摘要：本文是TensorFlow基础知识的第二部分。 1、张量的典型应用 1.1 标量 一般用来进行误差值的表示、各种测量指标的表示，例如：准确率、精度、召回率等。下面举例： 1.2 向量 在神经网络当中，向量更是十分的常见，例如神经元的偏置值b一般就要用向量来表示，这里的向量就是【b1,b2】T 例如我们现在要创建一个输入为5个结点，输出层为4个结点的线性网络层，那么此时创建的网络偏置值应该就是

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