1. 数学中的张量 标量（scalar）：指的是只具有数值大小，而没有方向的量，或者说是在坐标变换下保持不变的物理量。 矢量：指的是既有大小又有方向的量。向量可以表示很多东西：表示力、速度甚至平面(作为法向量)，不过向量也只表示了幅度与方向两个要素而已。 介绍张量 ...

张量操作 一、张量的拼接与切分 1.1 torch.cat() 功能：将张量按维度dim进行拼接 tensors：张量序列 dim：要拼接的维度 1.2 torch.stack() 功能：在新创建的维度的上进行拼接 tensors：张量序列 dim：要拼接的维度（如果dim为新 ...

张量基本概念： 张量其实就是tensor，和tensorflow里的基础数据结构相同，本质就是N维数组； 张量的提出本质是为了优化底层数学计算速度； C++和python这种解释型语言相比之所以有优越性，本质就是因为所有类似于内置类型的数值都是采用连续内存直接存储； 而python ...

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 ...

张量（Tensor） 在Tensorflow中，变量统一称作张量（Tensor）。 张量（Tensor）是任意维度的数组。 0阶张量：纯量或标量 (scalar)， 也就是一个数值，例如，\'Howdy\' 或 5 1阶张量：向量 (vector)或矢量，也就是一维数组（一组有序 ...

Tensor 概念 张量的数学概念： 张量是一个多维数组，它是标量、向量、矩阵的高位扩展 张量在pytorch中的概念： tensor之前是和pytorch早期版本中的variable一起使用的。 variable是torch.autograd的数据类型，主要用于封装tensor ...

1，首先比较二者的参数部分：这就是处理0阶张量和1阶张量的区别 np.max：(a, axis=None, out=None, keepdims=False) 求序列的最值 最少接收一个参数 axis：默认为列向（也即 axis ...

一、张量的维度操作 1.squezee & unsqueeze 2.张量扩散，在指定维度上将原来的张量扩展到指定大小，比如原来x是31，输入size为[3, 4]，可以将其扩大成34，4为原来1个元素的复制 3.转置，torch.transpose 只能 ...