如何理解张量tensor

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如何理解张量tensor

1 关于张量的四种定义 “张量”在不同的运用场景下有不同的定义. 第一个定义,张量是多维数组,这个定义常见于各种人工智能软件.听起来还好理解.--本文仅解释此种 2 多维数组从第一个定义:张量是多维数组开始. 现在机器学习很火,知名开源框架tensor-flow是这么定义tensor(张量)的: A tensor is a generalization of vectors and matrices to potentially higher dimensions 也就是说,张量(tensor…

tensorflow中张量(tensor)的属性——维数(阶)、形状和数据类型

tensorflow的命名来源于本身的运行原理,tensor(张量)意味着N维数组,flow(流)意味着基于数据流图的计算,所以tensorflow字面理解为张量从流图的一端流动到另一端的计算过程. tensorflow中的所有数据如图片.语音等都是以张量这种数据结构的形式表示的.张量是一种组合类型的数据类型,表示为一个多维数组,通用的表示形式为 [T1,T2,T3,-Tn] ,其中 T 可以是在tensorflow中指定类型的单个数字,也可以是一个矩阵.张量(tensor)的属性--维数(…

PyTorch 如何理解张量：一维张量、二维张量、行/列向量、矩阵

理解张量,并将张量与线性代数的知识连接起来,我认为最重要的是理解 tensor 的两个属性:shape 和 ndim . ndim 表示张量的维度,一维张量的 ndim 值为 1,二维张量的 ndim 值为 2. shape 表示张量的形状,它的值是一个列表,列表元素个数与张量的维度相等,每一个元素值表示张量在此维度的元素个数. 举例来说: >>> tensor = torch.randn(3, 2, 2) >>> tensor tensor([[[ 1.1070, -…

张量 (tensor) 是什么？

对于大部分已经熟练的数学和物理工作者, 这实在是一个极为基础的问题. 但这个问题在我刚接触张量时也困扰了我很久. 张量的那么多定义, 究竟哪些是对的? (显然都是对的. ) 它们的关系是什么? 我尽可能简单地用我自己的话把我对它粗浅的理解讲得明白些. A View from Physics 张量的概念早在19世纪末就被数学家提出了, 但这个概念真正发扬光大, 还是在相对论出现以后. 原因是, 在相对论中, 在不同的参考系下看同一个物理系统, 它"看起来"是不一样的: 比如粒子的动量和能…

2、介绍在TensorFlow当中使用不同的方式创建张量tensor

import tensorflow as tf from tensorflow.python.framework import ops ops.reset_default_graph() #开始一个计算图,通过使用tf.Session()的方式来获得 sess=tf.Session() #创建张量,TensorFlow当中内置了很多用来创建张量的不同方式 my_tensor=tf.zeros([1,20]) #通过在会话当中调用run函数估算我们的tensor print(sess.run(my…

tensorflow+入门笔记︱基本张量tensor理解与tensorflow运行结构

Gokula Krishnan Santhanam认为,大部分深度学习框架都包含以下五个核心组件: 张量(Tensor) 基于张量的各种操作计算图(Computation Graph) 自动微分(Automatic Differentiation)工具 BLAS.cuBLAS.cuDNN等拓展包 . . 一.张量的理解本节主要参考自文章<开发丨深度学习框架太抽象?其实不外乎这五大核心组件> . 1.张量的解读张量是所有深度学习框架中最核心的组件,因为后续的所有运算和优化算法都是基于张量进…

pytorch中tensor张量数据基础入门

pytorch张量数据类型入门1.对于pytorch的深度学习框架,其基本的数据类型属于张量数据类型,即Tensor数据类型,对于python里面的int,float,int array,flaot array对应于pytorch里面即在前面加一个Tensor即可——intTensor ,Float tensor,IntTensor of size [d1,d2...], FloatTensor of size[d1,d2,...]2.对于pytorch,并不能表示string类型的数据类型,一…