如果一个张量有很多为0的值，那么这个张量被称为稀疏张量。 让我们来看这样的一个一维的稀疏张量 同一个张量的稀疏表示只关注非零值 同时我们也必须通过索引记住非零值出现的位置。 有了值和索引，然而信息还不够充分，该张量有多少个零？因此我们要记住该张量 ...

向量、矩阵和张量的导数 [著] Erik Learned-Miller 本文翻译自 Vector, Matrix, and Tensor Derivatives 本人英语水平有限，文章中有翻译不到位的地方请热心指出并改正！ 本文的目的是帮助学习向量（vectors）、矩阵 ...

，其实就是一串数字，如(1,2) 矩阵（Matrix）是好几个向量拍成一排合并而成的一堆数字，如[1,2 ...

1.reshape实现矩阵的维度变化 1)reshape函数参数-1的意思 大意是说，数组新的shape属性应该要与原来的配套，如果等于-1的话，那么Numpy会根据剩下的维度计算出数组的另外一个shape属性值。例如：有一个数组z，它的shape属性是(4, 4) 先前 ...

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 ...

标量：只有大小，没有方向 向量：有大小，有方向 在选定了x,y,z坐标轴之后，我们可以用(7,5,6)表示图中的向量。 那么，什么是张量那？ 我们用物理中的一个概念引入张量的概念。 假设我们有一个空心的立方体，立方体中充满着气体，我们通过Force=Stress*Area 可以求得立方体 ...

标量，向量，矩阵与张量 1、标量 一个标量就是一个单独的数，一般用小写的的变量名称表示。 2、向量 一个向量就是一列数，这些数是有序排列的。用过次序中的索引，我们可以确定每个单独的数。通常会赋予向量粗体的小写名称。当我们需要明确表示向量中的元素时，我们会将元素排列成一个方括号包围 ...

1.tensorflow的数据流图限制了它的tensor是只读属性，因此对于一个Tensor（张量）形式的矩阵，想修改特定位置的元素，比较困难。 2.我要做的是将所有的操作定义为符号形式的操作。也就是抽象概念的数据流图。当用feed_dict传入具体值以后，就能用sess.run读出具体值 ...