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Tensorflow 什么是二维浮点张量？

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Tensorflow 什么是二维浮点张量？,tensorflow,computer-vision,deep-learning,torch,tensor,Tensorflow,Computer Vision,Deep Learning,Torch,Tensor,Disclamer:我对CNN和深度学习一无所知，我也不知道我正在使用我的对象识别应用程序。我发现这篇论文特别有趣，因为它是基于CNN的，比经典的图像描述方法（如SIFT、SURF等）更精确，但是（引用摘要）：在培训和测试期间使用第二语言距离其欧氏距离反映斑块相似性的128-D描述符，并且可以作为任何涉及筛选哇，这太棒了：这意味着我们可以继续使用任何基于SIFT的方法，但使用更精确的描述符然而，引用自述：注：输出为Nx128 2D浮点张量，其中每行为一个描述符什么是“二维浮点

Disclamer:我对CNN和深度学习一无所知，我也不知道

我正在使用我的对象识别应用程序。我发现这篇论文特别有趣，因为它是基于CNN的，比经典的图像描述方法（如SIFT、SURF等）更精确，但是（引用摘要）：

在培训和测试期间使用第二语言距离其欧氏距离反映斑块相似性的128-D描述符，并且可以作为任何涉及筛选

哇，这太棒了：这意味着我们可以继续使用任何基于SIFT的方法，但使用更精确的描述符

然而，引用自述：

注：输出为Nx128 2D浮点张量，其中每行为一个描述符

什么是“二维浮点张量”？SIFT描述符矩阵是Nx128浮点，有什么我遗漏的吗？

2D浮点张量=2D浮点矩阵

仅供参考：

这是一个二维浮动张量

[[1.0,2.0],
 [3.0,4.0]]

这仍然是一个二维浮点张量，即使它们有3个项目和3行

[[1.0,2.0,3.0],
 [4.0,5.0,6.0],
 [7.0,5.0,6.0]]

括号的数量才是最重要的。

哦，这让我很尴尬。感谢@franckdernoncourt在研究中有太多不同的术语具有相同的含义…