Tensorflow中的張量是什么意思？張量流的張量來(lái)源于數(shù)學(xué)中的張量概念。（柯西應(yīng)力張量，圖片來(lái)源：維基百科）。但以上都不重要。-_ -!計(jì)算。！（我猜tensorflow不是arrayflow，因

Tensorflow中的張量是什么意思？

張量流的張量來(lái)源于數(shù)學(xué)中的張量概念。

（柯西應(yīng)力張量，圖片來(lái)源：維基百科）。

但以上都不重要。-_ -!

計(jì)算。

?。ㄎ也聇ensorflow不是arrayflow，因?yàn)樗?tīng)起來(lái)很高。）

如何看待面試官讓手寫(xiě)tensorflow代碼？

高級(jí)程序員職位需要手寫(xiě)代碼。并不是說(shuō)作為一個(gè)程序編譯器，你可以逐字逐句地編寫(xiě)代碼并運(yùn)行它。對(duì)于程序員來(lái)說(shuō)，手寫(xiě)代碼有以下三個(gè)方面的評(píng)估。

首先，從宏觀層面。手寫(xiě)代碼可以看到您是否有一個(gè)簡(jiǎn)單的測(cè)試想法，以及這個(gè)想法是否可行。，是否可以編寫(xiě)項(xiàng)目的每個(gè)基本函數(shù)類(lèi)。例如，人臉識(shí)別項(xiàng)目。你應(yīng)該如何組織整個(gè)項(xiàng)目。機(jī)器學(xué)習(xí)部分是什么樣的？如何存儲(chǔ)人臉圖像數(shù)據(jù)？如何標(biāo)記數(shù)據(jù)？最后，如何利用學(xué)習(xí)結(jié)果進(jìn)行人臉識(shí)別？這是整個(gè)應(yīng)用層的結(jié)構(gòu)。它也是一個(gè)手寫(xiě)的工程tensorflow代碼。

第二個(gè)是簡(jiǎn)單tensorflow語(yǔ)言的基本代碼。這主要取決于程序員對(duì)tensorflow基本語(yǔ)法的熟練程度。因?yàn)閠ensorflow有python、C和C版本，所以用那種語(yǔ)言編寫(xiě)它是不同的。例如，Python的numpy、Matplotlib和其他庫(kù)、C的string、math和其他庫(kù)。以及各種語(yǔ)言的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方法和內(nèi)存使用情況。例如，int變量占用字節(jié)。還有數(shù)據(jù)域的管轄權(quán)，是否會(huì)在數(shù)據(jù)域造成混亂，這是一個(gè)考慮它能否勝任今后的工作。

第三：手寫(xiě)代碼調(diào)查求職者的理論基礎(chǔ)。我以前遇到過(guò)手寫(xiě)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的二叉樹(shù)遍歷代碼，或者操作系統(tǒng)中的磁盤(pán)讀寫(xiě)順序控制代碼。這些代碼很短，但測(cè)試你的基本知識(shí)。而對(duì)于研究生入學(xué)考試的tensorflow代碼，則是熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)的簡(jiǎn)單構(gòu)造方法。以及參數(shù)整定的作用，都是針對(duì)張量流的基本考慮。