tensor有哪些属性？rank device shape ones is_tensor isinstance dtype

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#tensor属性 device：tensor程序所在的设备名称
with tf.device('cpu'):
    a = tf.constant(123)
    print(a.device)

# a如果在cpu上 转移到gpu上运行的话如下：
with tf.device('cpu'):
    a = tf.constant([[1, 2, 3], [2, 5, 6], [8, 9, 10]])
# a = a.gpu()
# print(a.device)

# tensor数据类型转换为numpy类型
print(a.numpy())
# 查看tensor数据类型的行列数，形状shape属性
print(a.shape)
# 查看tensor数据类型的纬度ndim属性 或者 tf.rank(tensor)方法
print(a.ndim)
print(tf.rank(a))
# 举例多维的打印纬度
mytf = tf.ones([4, 5, 3], dtype=tf.int32)
print(tf.rank(mytf))
print(mytf)

# 是否为tensor数据方法：tf.is_tensor(tensor) 或 isinstance(tensor,tf.Tensor)
print(tf.is_tensor(mytf))
print(isinstance(mytf, tf.Tensor))
print('---------')
# dtype 属性判断tensor数据类型
print(mytf.dtype)

tensor数据的方法 和 属性有:

# tensor 指某个tf数据，比如 [[1 1 1 1],[1 1 1 1]]
tf.device()
tensor.cpu()
tensor.gpu()

tensor.numpy()
tf.rank(tensor)
tf.ones()
tf.is_tensor()
isinstance()
-------------------
tensor.dtype
tensor.shape