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Python中求张量函数 python张量积

IT技术形参

python中parameter用法很多小伙伴想问python中的parameter是个什么东西？那么小编就通过这篇文章来给大家分享一下关于parameter的相关知识点，希望大家能够通过阅读之后对自己的能力有所提升 。
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Parameter定义就是：形参，指的是函数中的参数名称：
def add(x,y):此处x,y为形参 。return x y
下面是python中参数的总结
#1、位置参数：按照从左到右的顺序定义的参数位置形参：必选参数 位置实参：按照位置给形参传值
【Python中求张量函数 python张量积】#2、关键字参数：按照key=value的形式定义的实参无需按照位置为形参传值 注意的问题： 1. 关键字实参必须在位置实参右面 2. 对同一个形参不能重复传值
#3、默认参数：形参在定义时就已经为其赋值可以传值也可以不传值，经常需要变得参数定义成位置形参，变化较小的参数定义成默认参数（形参） 注意的问题： 1. 只在定义时赋值一次 2. 默认参数的定义应该在位置形参右面 3. 默认参数通常应该定义成不可变类型
#4、可变长参数：可变长指的是实参值的个数不固定 而实参有按位置和按关键字两种形式定义，针对这两种形式的可变长，形参对应有两种解决方案来完整地存放它们，分别是*args，**kwargs
#5、命名关键字参数：*后定义的参数，必须被传值（有默认值的除外） ， 且必须按照关键字实参的形式传递！
怎样把python数组转换为张量import tensorflow as tf
# 创建一个常量op，产生一个1x2矩阵，这个op被作为一个节点
# 加到默认视图中
# 构造器的返回值代表该常量op的返回值
matrix1 = tr.constant([[3., 3.]])
# 创建另一个常量op, 产生一个2x1的矩阵
matrix2 = tr.constant([[2.], [2.]])
# 创建一个矩阵乘法matmul op，把matrix1和matrix2作为输入：
product = tf.matmul(matrix1, matrix2)
Python1 2.0等于多少Python1 2、0等于2 。
value：类型具有注册张量转换函数的对象 。
dtype：返回张量的可选元素类型 。
如果缺少，则从值的类型推断等于2 。
dtype_hint：返回张量的可选元素类型，当dtype为None时使用 。
在某些情况下 ， 调用者在转换为张量时可能没有考虑到dtype，因此dtype_hint可以用作软首选项 。
如果不能转换为dtype_hint ， 则此参数没有效果 。name：创建新张量时使用的可选名称 。
关于Python中求张量函数和python张量积的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息 ， 记得收藏关注本站 。

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