基础概念

Tensor

1. tensor是tensorflow基础的一个概念——张量。

张量的维度（秩）：Rank/Order

Rank为0、1、2时分别称为标量、向量和矩阵，

Rank为3时是3阶张量，Rank大于3时是N阶张量。

2. Tensor的数据结构：

几层[ ]嵌套就是几维数据。

分析：如上，tensor三层[]嵌套，三维数据，“体”，

2为体宽，即通道数，理解为面的个数；

3为面长，即线的条数；

4位线高，即线的长度；

3. tensor生成图片

rgb图片，3d，三层 [ ] 嵌套：第一块是R的值分布，第二块是G的值分布，第三块是B的值分布。

tensor([[[0.6677, 0.3879],
[0.6934, 0.3667]],

[[0.2083, 0.5429],
[0.2440, 0.7937]],

[[0.5112, 0.0484],
[0.3700, 0.6972]]])

根据tensor数据生成图片如下：

逆卷积ConvTranspose2d（fractionally-strided convolutions）

反卷积，又称上采样，图像放大

一个卷积操作是一个多对一(many-to-one)的映射关系

一个反卷积操作是一个一对多(one-to-many)的映射关系。

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