tf.rank

tf.rank 함수는 입력한 텐서의 rank를 반환합니다.



예제

import tensorflow as tf

scalar = tf.constant(1)
vector = tf.constant([1, 2, 3])
matrix = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
tensor = tf.constant([[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]],
                    [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]],
                    [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]])

print(tf.rank(scalar))
print(tf.rank(vector))
print(tf.rank(matrix))
print(tf.rank(tensor))

tf.Tensor(0, shape=(), dtype=int32)
tf.Tensor(1, shape=(), dtype=int32)
tf.Tensor(2, shape=(), dtype=int32)
tf.Tensor(3, shape=(), dtype=int32)

텐서 (Tensor) 객체의 랭크 (Rank)는 차원의 수 (n-dimension)입니다.

tf.rank()는 텐서의 랭크를 반환합니다.

텐서 scalar, vector, matrix, tensor는 각각 랭크 0, 1, 2, 3를 가집니다.


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