Data Container（数据载体）

(1) list
优点: 非常灵活，在list中间可以添加任何类型的数据，例如: [1, 1.2, ‘Hello’, (1, 2), layers, …]，而且可以随意添加删除编辑;
缺点: 遇到大数据时，例如一张图片维度是[224, 224]，那么使用list所消耗的内存空间是巨大的，而且读取写入的效率低;
(2) np.array
优点: 专门解决同类型数据运算而设计的数据载体，可以很方便地将大数据（例如一组图片的维度是[64, 224, 224, 3]）进行存储和运算;
缺点: Numpy是在深度学习出现之前就已经设计好的科学计算库，所以它不能很好地支持GPU计算或者自动求导功能;
(3) tf.Tensor
与Numpy地位相等，添加了一些深度学习的方法和工具; 更加偏向于神经网络方面的操作，为了更好地入门，其API设计与Numpy的API设计相近;

What’s Tensor

scalar: 1.1
标量; dim = 0;
vector: [1.1], [1.1, 2.2, …]
向量; dim = 1;
matrix: [[1.1, 2.2], [3.3, 4.4], [5.5, 6.6]]
矩阵; dim = 2; [1.1, 2.2]、[3.3, 4.4]、[5.5, 6.6]均是作为一行存在;
tensor: $r a n k > 2$
其实所有数据都可以叫做tensor，不只是维度大于2的数据，scalar、vector、matrix都可以叫做tensor，但是常见实战时各叫各的，方便区分，这样解释是为了方便理解tensor。
Tensor Flow in Graph

TF is a computing lib（科学计算库）

int（整型数据），float（单精度浮点型数据），double（双精度浮点型数据）
bool（布尔类型数据）
string（字符串类型数据）

创建不同类型的数据

在这里插入图片描述

tf.constant()为创建一个Tensor;

Tensor Property（Tensor属性）

在这里插入图片描述

(1) tf.device(“cpu”): 指定创建的数据在CPU上计算;
tf.device(“gpu”): 指定创建的数据在GPU上计算;
注: 如果a和b都在CPU或者都在GPU上是可以一起运算的，但是如果a在CPU上而b在GPU上，或者a在GPU而b在CPU上时，是不可以一起运算的，需要进行CPU/GPU转换
(2) aa = a.gpu(): 将a由在CPU计算转换为在GPU计算并赋值给aa;
bb = b.cpu: 将b由在GPU计算转换为在CPU计算并赋值给bb;
(3) b.numpy(): 将b由tensor数据类型转换为numpy数据类型;
(4) b.ndim(): 返回b的维度;
(5) b.shape(): 返回b的结构;
(6) tf.rank(): 返回tensor类型数据的维度;
(7) b.name: 无需理解，为TensorFlow1.0版本的起名问题;

Check Tensor Type（判断数据类型）

在这里插入图片描述

(1) tf.is_tensor(b): 判断b是否为tensor类型的数据;
(2) a.dtype: 返回a的数据类型;
(3) a.dtype = tf.float32: 查看a的数据类型是否为tensor数据类型中的float32;

Convert（数据类型转换）

在这里插入图片描述

(1) a = np.arange(5): 创建a，默认存储的数据类型为int64;
(2) aa = tf.convert_to_tensor(a): 将a转换为tensor类型的数据，转换后数据类型保持不变，依然为int64;
(3) aa = tf.convert_to_tensor(a, dtype = tf.int32): 将a转换为tensor类型的数据，并且改变a的数据类型为int32;
(4) tf.cast(aa, dtype = tf.float32): cast是一个专业的数据类型转换工具，将aa由int32转换为float32;

bool & int（布尔型和整型数据之间的转换）

在计算时我们往往会将布尔类型的数据转换为整型数据，方便计算，因此，布尔型和整型数据之间的相互转换非常常见。
在这里插入图片描述

(1) tf.cast(b, dtype = tf.bool): 将b由整型数据转换为布尔型数据。其中，0转换为False，1转换为True;
(2) tf.cast(b, dtype = tf.bool): 将bb由布尔型数据转换为整型数据。其中，False转换为0，True转换为1;

tf.Variable（可以优化参数的一种数据类型）

例如: $y = w ? x + b$ ，这里的 $w$ 和 $b$ 都是参数，那么 $w$ 和 $b$ 除了是tensor类型的数据以外，还有一个额外的属性，就是Variable，就是说我们可以认为: w = tf.Variable(w)，这样的话，一个tensor类型的数据经过Variable包装后，会自动具有了一些可求导的特性，经过包装后会有name和trainable两个属性，其中name属性无需考虑，是TensorFlow1.0中的概念; trainable属性是可以训练的意思，就是说当 $w$ 和 $b$ 需要进行向后传播或者求导的时候，需要trainable这个属性进行对 $w$ 和 $b$ 的跟踪，会自动记录 $w$ 和 $b$ 的梯度信息。