« Tensor » : différence entre les versions
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Structure de données principale des programmes TensorFlow. Les Tensors sont des structures de données à N dimensions (la valeur de N pouvant être très grande), généralement des grandeurs scalaires, des vecteurs ou des matrices. Les éléments d'un Tensor peuvent contenir des valeurs de type entier, à virgule flottante ou chaîne. | Structure de données principale des programmes TensorFlow. Les Tensors sont des structures de données à N dimensions (la valeur de N pouvant être très grande), généralement des grandeurs scalaires, des vecteurs ou des matrices. Les éléments d'un Tensor peuvent contenir des valeurs de type entier, à virgule flottante ou chaîne. | ||
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Version du 22 mars 2019 à 20:10
Domaine
Définition
Structure de données principale des programmes TensorFlow. Les Tensors sont des structures de données à N dimensions (la valeur de N pouvant être très grande), généralement des grandeurs scalaires, des vecteurs ou des matrices. Les éléments d'un Tensor peuvent contenir des valeurs de type entier, à virgule flottante ou chaîne. (Voir caractéristique dense )
Français
Tensor n.m.
Anglais
Tensor
Source: Google machine learning glossary
Publié : datafranca.org
Contributeurs: Claire Gorjux, Jacques Barolet, wiki, Robert Meloche
