tf.rank函数:返回TensorFlow张量的秩

由 Carrie 创建, 最后一次修改 2017-11-30
tf.rank 函数
rank(
    input,
    name=None
)

定义在:tensorflow/python/ops/array_ops.py.

参见指南:张量转换>形状的确定和改变

返回张量的秩.

返回0维的 int32 Tensor,它表示 input 的秩.

例如:

# shape of tensor 't' is [2, 2, 3]
t = tf.constant([[[1, 1, 1], [2, 2, 2]], [[3, 3, 3], [4, 4, 4]]])
tf.rank(t)  # 3

注意:张量的秩与矩阵的秩不一样.张量的秩是唯一选择张量的每个元素所需的索引的数量.秩也被称为 “order”,“degree” 或 “ndims”.

参数:

  • input:A Tensor或SparseTensor.
  • name:操作的名称(可选).

返回:

int32 类型的 Tensor.

numpy兼容性

相当于np.ndim

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